論文の概要: Detection of Micromobility Vehicles in Urban Traffic Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18503v2
• Date: Wed, 30 Oct 2024 15:16:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:23:00.730534
• Title: Detection of Micromobility Vehicles in Urban Traffic Videos
• Title（参考訳）: 都市交通映像における微小移動車両の検出
• Authors: Khalil Sabri, Célia Djilali, Guillaume-Alexandre Bilodeau, Nicolas Saunier, Wassim Bouachir,
• Abstract要約: 本研究では、単一フレームオブジェクト検出の精度と速度と、オブジェクト検出フレームワークが提供するよりリッチな機能を組み合わせた、適応型検出モデルを導入する。 この融合は、YOLOX検出能力に時間的視点をもたらし、都市移動パターンをよりよく理解することができる。 都市マイクロモビリティのシナリオをキュレートしたデータセットを用いて実験し、既存の最先端手法よりも大幅に改善されていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.5867752610196915
• License:
• Abstract: Urban traffic environments present unique challenges for object detection, particularly with the increasing presence of micromobility vehicles like e-scooters and bikes. To address this object detection problem, this work introduces an adapted detection model that combines the accuracy and speed of single-frame object detection with the richer features offered by video object detection frameworks. This is done by applying aggregated feature maps from consecutive frames processed through motion flow to the YOLOX architecture. This fusion brings a temporal perspective to YOLOX detection abilities, allowing for a better understanding of urban mobility patterns and substantially improving detection reliability. Tested on a custom dataset curated for urban micromobility scenarios, our model showcases substantial improvement over existing state-of-the-art methods, demonstrating the need to consider spatio-temporal information for detecting such small and thin objects. Our approach enhances detection in challenging conditions, including occlusions, ensuring temporal consistency, and effectively mitigating motion blur.
• Abstract（参考訳）: 都市交通環境は、特に電動スクーターや自転車のようなマイクロモビリティ車両の存在が増大するにつれて、物体検出に固有の課題を呈している。 この問題に対処するため、本研究では、単一フレームオブジェクト検出の精度と速度と、ビデオオブジェクト検出フレームワークが提供するよりリッチな機能を組み合わせた、適応型検出モデルを導入する。 これは、移動フローによって処理された連続フレームから集約された特徴写像をYOLOXアーキテクチャに適用することで実現される。 この融合は、YOLOX検出能力に時間的視点をもたらし、都市移動パターンをよりよく理解し、検出信頼性を大幅に向上させる。 都会のマイクロモビリティのシナリオをキュレートしたカスタムデータセットを用いて実験を行い、従来の最先端手法よりも大幅に改善され、このような小さくて薄い物体を検出するために時空間的な情報を検討する必要性が示された。 提案手法は, 閉塞, 時間的一貫性の確保, 動きのぼやけを効果的に軽減するなど, 難易度の高い状況における検出を促進させる。

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