Fugu-MT 論文翻訳(概要): uTRAND: Unsupervised Anomaly Detection in Traffic Trajectories

論文の概要: uTRAND: Unsupervised Anomaly Detection in Traffic Trajectories

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12712v1
Date: Fri, 19 Apr 2024 08:46:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-22 15:45:58.767422
Title: uTRAND: Unsupervised Anomaly Detection in Traffic Trajectories
Title（参考訳）: uTRAND:交通軌道における教師なし異常検出
Authors: Giacomo D'Amicantonio, Egor Bondarau, Peter H. N. de With,
Abstract要約: 画素空間から意味トポロジ的領域へ異常軌道予測の問題をシフトさせる uTRAND というフレームワークを提案する。実世界で収集された異常軌跡のデータセットにおいて,uTRANDが他の最先端手法よりも優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.6328191854587395
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Deep learning-based approaches have achieved significant improvements on public video anomaly datasets, but often do not perform well in real-world applications. This paper addresses two issues: the lack of labeled data and the difficulty of explaining the predictions of a neural network. To this end, we present a framework called uTRAND, that shifts the problem of anomalous trajectory prediction from the pixel space to a semantic-topological domain. The framework detects and tracks all types of traffic agents in bird's-eye-view videos of traffic cameras mounted at an intersection. By conceptualizing the intersection as a patch-based graph, it is shown that the framework learns and models the normal behaviour of traffic agents without costly manual labeling. Furthermore, uTRAND allows to formulate simple rules to classify anomalous trajectories in a way suited for human interpretation. We show that uTRAND outperforms other state-of-the-art approaches on a dataset of anomalous trajectories collected in a real-world setting, while producing explainable detection results.
Abstract（参考訳）: ディープラーニングベースのアプローチは、パブリックビデオ異常データセットにおいて大幅に改善されているが、現実のアプリケーションではうまく機能しないことが多い。本稿では、ラベル付きデータの欠如とニューラルネットワークの予測を説明することの難しさという2つの問題に対処する。そこで我々は,画素空間から意味トポロジ的領域へ異常軌道予測の問題をシフトさせる uTRAND というフレームワークを提案する。このフレームワークは、交差点に設置された交通カメラの鳥の目視ビデオで、あらゆる種類の交通エージェントを検出し、追跡する。共通点をパッチベースのグラフとして概念化することにより,コストのかかる手動ラベリングを伴わずに,トラヒックエージェントの通常の動作を学習し,モデル化できることが示されている。さらに、uTRANDは、人間の解釈に適した方法で異常な軌跡を分類するための単純な規則を定式化することができる。実世界で収集した異常軌道のデータセットに対して,uTRANDが他の最先端手法よりも優れており,説明可能な検出結果が得られた。

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