論文の概要: IncidentNet: Traffic Incident Detection, Localization and Severity Estimation with Sparse Sensing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00996v1
- Date: Fri, 2 Aug 2024 04:09:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-05 14:36:49.806542
- Title: IncidentNet: Traffic Incident Detection, Localization and Severity Estimation with Sparse Sensing
- Title（参考訳）: インシデントネット:スパースセンシングによる交通事故検出・局所化・深刻度推定
- Authors: Sai Shashank Peddiraju, Kaustubh Harapanahalli, Edward Andert, Aviral Shrivastava,
- Abstract要約: IncidentNetは、トラフィックインシデントの深刻度を分類、ローカライズ、推定するための新しいアプローチである。
本モデルでは,交通交差点に設置したカメラを用いて収集可能な微視的交通データについて検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6787248655856052
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Prior art in traffic incident detection relies on high sensor coverage and is primarily based on decision-tree and random forest models that have limited representation capacity and, as a result, cannot detect incidents with high accuracy. This paper presents IncidentNet - a novel approach for classifying, localizing, and estimating the severity of traffic incidents using deep learning models trained on data captured from sparsely placed sensors in urban environments. Our model works on microscopic traffic data that can be collected using cameras installed at traffic intersections. Due to the unavailability of datasets that provide microscopic traffic details and traffic incident details simultaneously, we also present a methodology to generate a synthetic microscopic traffic dataset that matches given macroscopic traffic data. IncidentNet achieves a traffic incident detection rate of 98%, with false alarm rates of less than 7% in 197 seconds on average in urban environments with cameras on less than 20% of the traffic intersections.
- Abstract（参考訳）: 交通事故検出の先行技術は、高いセンサーカバレッジに依存しており、主に、表現能力に制限のある決定木とランダムな森林モデルに基づいており、その結果、精度の高いインシデントを検出できない。
本稿では,都市環境における疎設置センサから得られたデータに基づいて学習した深層学習モデルを用いて,交通事故の重大度を分類,ローカライズ,推定するための新しいアプローチであるインシデントネットを提案する。
本モデルでは,交通交差点に設置したカメラを用いて収集可能な微視的交通データについて検討する。
微視的トラフィックの詳細と交通事故の詳細を同時に提供するデータセットが利用できないため、マクロ的なトラフィックデータと一致する合成微視的トラフィックデータセットを生成する方法も提案する。
インシデントネットは交通事故検出率98%を達成し、交通交差点の20%未満のカメラを備えた都市環境では、平均197秒で7%未満の誤報率を達成している。
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