論文の概要: eTraM: Event-based Traffic Monitoring Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19976v1
• Date: Fri, 29 Mar 2024 04:58:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 16:24:57.551809
• Title: eTraM: Event-based Traffic Monitoring Dataset
• Title（参考訳）: eTraM: イベントベースのトラフィック監視データセット
• Authors: Aayush Atul Verma, Bharatesh Chakravarthi, Arpitsinh Vaghela, Hua Wei, Yezhou Yang,
• Abstract要約: 我々は、イベントベースのトラフィック監視データセットであるeTraMを紹介した。 eTraMは、様々な照明と気象条件の異なる交通シナリオから10時間のデータを提供する。 車両から歩行者、マイクロモビリティまで、交通参加者の8つの異なるクラスをカバーしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.978331129798356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Event cameras, with their high temporal and dynamic range and minimal memory usage, have found applications in various fields. However, their potential in static traffic monitoring remains largely unexplored. To facilitate this exploration, we present eTraM - a first-of-its-kind, fully event-based traffic monitoring dataset. eTraM offers 10 hr of data from different traffic scenarios in various lighting and weather conditions, providing a comprehensive overview of real-world situations. Providing 2M bounding box annotations, it covers eight distinct classes of traffic participants, ranging from vehicles to pedestrians and micro-mobility. eTraM's utility has been assessed using state-of-the-art methods for traffic participant detection, including RVT, RED, and YOLOv8. We quantitatively evaluate the ability of event-based models to generalize on nighttime and unseen scenes. Our findings substantiate the compelling potential of leveraging event cameras for traffic monitoring, opening new avenues for research and application. eTraM is available at https://eventbasedvision.github.io/eTraM
• Abstract（参考訳）: イベントカメラは、高い時間的および動的範囲と最小限のメモリ使用量を持ち、様々な分野で応用されている。 しかし、静的なトラフィック監視におけるその可能性はほとんど解明されていない。 この探索を容易にするために、最初のイベントベースのトラフィック監視データセットであるeTraMを紹介します。 eTraMは、様々な照明と気象条件の異なる交通シナリオから10時間のデータを提供する。 2Mのバウンディングボックスアノテーションを提供し、車両から歩行者、マイクロモビリティまで、交通参加者の8つの異なるクラスをカバーしている。 eTraMのユーティリティは、RVT、RED、YOLOv8など、トラフィックの傍受を検出する最先端の手法を使用して評価されている。 我々は、夜間および見えない場面でイベントベースモデルが一般化する能力について定量的に評価する。 本研究は,交通監視にイベントカメラを活用する可能性,研究と応用に新たな道を開くことの可能性を裏付けるものである。 eTraMはhttps://eventbasedvision.github.io/eTraMで利用可能である。

関連論文リスト

• TrafficVLM: A Controllable Visual Language Model for Traffic Video Captioning [0.0]
  本稿では,車載エゴカメラビューのためのマルチモーダル高密度映像キャプションモデルであるTrafficVLMを提案する。 私たちのソリューションは、AI City Challenge 2024のトラック2で傑出した成果を上げました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-14T14:51:44Z)
• A Holistic Framework Towards Vision-based Traffic Signal Control with Microscopic Simulation [53.39174966020085]
  交通信号制御(TSC)は交通渋滞を低減し、交通の流れを円滑にし、アイドリング時間を短縮し、CO2排出量を減らすために重要である。 本研究では,道路交通の流れを視覚的観察によって調節するTSCのコンピュータビジョンアプローチについて検討する。 我々は、視覚ベースのTSCとそのベンチマークに向けて、TrafficDojoと呼ばれる総合的なトラフィックシミュレーションフレームワークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T16:42:29Z)
• TrafficMOT: A Challenging Dataset for Multi-Object Tracking in Complex Traffic Scenarios [23.831048188389026]
  トラヒックビデオにおける多目的追跡は、交通監視の精度を高め、道路安全対策を促進する大きな可能性を秘めている。 トラヒックビデオにおけるマルチオブジェクトトラッキングのための既存のデータセットは、制限されたインスタンスや単一のクラスにフォーカスすることが多い。 複雑なシナリオを持つ多様なトラフィック状況をカバーするために設計された、広範なデータセットであるTrafficMOTを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T18:59:56Z)
• SpikeMOT: Event-based Multi-Object Tracking with Sparse Motion Features [52.213656737672935]
  SpikeMOTはイベントベースのマルチオブジェクトトラッカーである。 SpikeMOTはスパイクニューラルネットワークを使用して、オブジェクトに関連するイベントストリームからスパーステンポラルな特徴を抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T05:13:43Z)
• Event-Free Moving Object Segmentation from Moving Ego Vehicle [88.33470650615162]
  動的シーンにおけるオブジェクトセグメンテーション(MOS)の移動は、自律運転において重要で困難だが、未調査の研究テーマである。 ほとんどのセグメンテーション法は、光学フローマップから得られるモーションキューを利用する。 我々は,光学的フローに頼らずにリッチなモーションキューを提供する,より優れた映像理解のためのイベントカメラを活用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-28T23:43:10Z)
• OpenLane-V2: A Topology Reasoning Benchmark for Unified 3D HD Mapping [84.65114565766596]
  交通シーン構造を考慮したトポロジ推論のための最初のデータセットであるOpenLane-V2を提案する。 OpenLane-V2は2000のアノテートされた道路シーンで構成され、交通要素と車線との関係を記述している。 様々な最先端手法を評価し,OpenLane-V2の定量的,定性的な結果を示し,交通現場におけるトポロジ推論の今後の道筋を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-20T16:31:22Z)
• Traffic Scene Parsing through the TSP6K Dataset [109.69836680564616]
  高品質なピクセルレベルのアノテーションとインスタンスレベルのアノテーションを備えた,TSP6Kと呼ばれる特殊なトラフィック監視データセットを導入する。 データセットは、既存の運転シーンの何倍ものトラフィック参加者を持つ、より混雑した交通シーンをキャプチャする。 交通シーンの異なるセマンティック領域の詳細を復元するシーン解析のためのディテールリフィニングデコーダを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-06T02:05:14Z)
• TrafficCAM: A Versatile Dataset for Traffic Flow Segmentation [9.744937939618161]
  既存のトラフィックフローデータセットには2つの大きな制限がある。 クラス数は限られており、通常は1種類の車両に限られる。 我々は、TrafficCAMと呼ばれる新しいベンチマークトラフィックフロー画像データセットを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-17T16:14:38Z)
• Traffic-Net: 3D Traffic Monitoring Using a Single Camera [1.1602089225841632]
  我々は,1台のCCTVトラヒックカメラを用いたリアルタイムトラヒック監視のための実用的なプラットフォームを提供する。 車両・歩行者検出のためのカスタムYOLOv5ディープニューラルネットワークモデルとSORT追跡アルゴリズムの改良を行った。 また、短時間・長期の時間的ビデオデータストリームに基づく階層的なトラフィックモデリングソリューションも開発している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-19T16:59:01Z)
• Training-free Monocular 3D Event Detection System for Traffic Surveillance [93.65240041833319]
  既存のイベント検出システムは、主に学習ベースであり、大量のトレーニングデータが利用可能な場合、十分なパフォーマンスを実現している。 現実のシナリオでは、十分なラベル付きトレーニングデータの収集は高価であり、時には不可能である。 本稿では,交通監視のためのトレーニング不要な単眼3Dイベント検出システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-01T04:42:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。