Aug, 2023

基于视觉的交通事故检测与预测：综述

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TL;DR交通事故检测与预测是一项棘手的交通安全问题，本文提出了一项对深度学习时代中视觉交通事故检测（Vision-TAD）和预测（Vision-TAA）的全面调查，探讨了每个研究样本的优劣，并提供了 31 个公开可用的基准和相关评估指标的关键评论，旨在为 Vision-TAD 和 Vision-TAA 任务带来新的见解和可能的趋势。
发现论文，激发创造
  • 一种记忆增强的多任务协作框架，用于无监督驾驶视频中的交通事故检测

    通过多任务协作的记忆增强框架（MAMTCF）来无监督地检测驾驶视频中的交通事故，同时对外观变化和目标运动建模，取得了比现有方法更好的性能。

    Jul, 2023

  • 利用深度学习的实时交通监控事故检测

    本论文提出了一种在交通监控应用中实现交通事故检测的高效框架，包括基于 YOLOv4 方法的准确物体检测、基于 Kalman 滤波器以及匈牙利算法的对象跟踪，以及轨迹冲突分析的事故检测，并且用于真实交通视频数据的实验结果证明了该方法的实时应用的可行性。

    Aug, 2022

  • DADA-2000: 驾驶员专注度能否预测驾驶事故？通过基准测试分析

    本文提出了一个新的基于驾驶员目光追踪和车祸注释的视频基准测试集（DADA-2000），涵盖了 54 种不同类型的车祸，可以更全面地预测即将发生的事故。

    Apr, 2019

  • 第一人称视角视频的无监督交通事故检测

    本文提出了一种基于未监督学习的方法，通过预测交通参与者未来位置并监测三种不同策略的预测准确度和一致性来检测仪表板安装的摄像头视频中的交通事故。实验结果表明，该方法优于最先进的方法。

    Mar, 2019

  • DRIVE: 基于深度强化学习的事故预测与视觉解释

    本文提出了一种基于深度强化的交通事故预测方法 DRIVE，通过模拟仪表盘观察环境中的视觉注意机制和使用奖励机制改进强化学习算法来提高决策能力，进而实现较高准确性的预测。

    Jul, 2021

  • 使用自适应损失和大规模事故数据库预测交通事故

    本文研究交通事故的预测，并提出了 AdaLEA 和自注释数据库等方法，在实验中取得了较好的平均精确度和在接近碰撞时间方面更早的预测时间。

    Apr, 2018

  • 基于上下文视觉转换器的交通事故风险预测

    本文提出了一种通过上下文视觉变换器进行端到端训练的新框架，该框架可以有效地推理有关问题的空间和时间方面，同时提供准确的交通事故风险预测，并在两个不同地理位置的大规模交通事故数据集上优于现有技术。

    Sep, 2022

  • AI 在道路上：智慧城市中交通事故和事故检测系统的综合分析

    该研究综合分析了美国不同地区的交通事故，并提出了一个使用交通监控摄像头和动作识别系统进行事故检测和交通分析的框架，将该框架与紧急服务整合，以提高交通事故的响应效率并减少人为错误。此外，研究还探讨了智能交通事故检测系统在智能城市中的应用，旨在改善交通管理和减少交通事故的严重程度。

    Jul, 2023

  • 基于文本驱动的驾驶视频中的时间高频建模的交通异常检测

    基于 TTHF 的交通异常检测方法通过视频和文本对齐，提供了一种新的视角；同时，通过在时间域中建模驾驶视频的高频部分，增强了驾驶场景的感知，并显著提高了交通异常的检测效果。

    Jan, 2024

  • 基于不确定性的时空关系学习在交通事故预测中的应用

    本研究提出了一个基于不确定性的事故预测模型，其中利用图卷积和循环神经网络进行关系特征学习，利用贝叶斯神经网络处理潜在关系表示的本质变异性，并使用新的 CCD 数据集验证了该模型在普通和新编译数据集上的表现优越性。

    Aug, 2020