Jan, 2024

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

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 自动驾驶中异常情况的混合视频异常检测

    自动驾驶中最具挑战性的情景是只能在其时间背景下检测到的情况。本文提出了 HF$^2$-VAD$_{AD}$，它是针对自动驾驶的 HF$^2$-VAD 监控视频异常检测方法的改进。我们从车辆自身的视角学习正常行为的表示，并在罕见和关键的情景中进行像素级异常检测。

    Jun, 2024

  • 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

  • 交通视频中时间戳感知异常检测的挑战

    本文提出了一种三阶段管道模型，通过学习视频中的运动模式来检测视觉异常，并使用时间戳感知的异常检测算法将目标物体分类为异常，实验结果表明该方法能够有效检测交通路况视频中的时间戳感知异常。

    Jun, 2019

  • 交通视频异常检测的高效方法

    本文提出了一种高效的边缘设备上运行的视频异常检测系统，包括变化检测、背景建模和目标检测模块以及回溯异常检测算法，同时还提出了一种顺序变化检测算法。实验结果表明，该方法在 2021 年 AI City Challenge 中取得了 0.9157 的 F1 分数并排名第四。

    Apr, 2021

  • 可配置的时空分层分析用于灵活的视频异常检测

    设计了一种基于空时分层结构的可配置网络体系结构，并利用具有不同能力的基于自编码器的块获得正常模式，通过不断叠加和连接这些块，学习了分层的正常模式，适应了不同的检测需求和各种复杂程度的异常时，通过在三个基准测试中进行实验，并进行了广泛分析，结果表明我们的方法与最先进的方法相当。

    May, 2023

  • 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

  • 基于视觉的交通事故检测与预测：综述

    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。

    Aug, 2023

  • MEDAVET: 基于车辆交通的空间和时间结构的交通车辆异常检测机制

    本篇论文通过计算机视觉建立车辆跟踪模型，用于检测高速公路上的交通异常，并提出了检测、跟踪和分析交通的步骤，具体包括从城市交通视频中检测车辆、使用双分图和凸包算法进行车辆跟踪，以及使用两种数据结构检测异常的起点和终点。实验结果显示该方法在 Track4 测试集上表现可接受，F1 分数为 85.7%，均方误差为 25.432。

    Oct, 2023

  • 交通异常检测的良好实践和强基准线

    本研究通过预处理、动态跟踪模块和后处理等环节，提出了一种简单而高效的交通异常检测方案，该方案使用视频稳定、背景建模和车辆检测等技术，能够快速精准地识别出交通异常点，在 NVIDIA AI CITY 2021 排行榜中名列第一。

    May, 2021

  • 利用异构时间序列数据的两阶段深度异常检测

    介绍了基于制造数据集的异常检测框架，该框架利用异质时间序列数据，提出了一个两阶段的深度异常检测 (TDAD) 框架，该框架在操作周期信号和传感器信号类型上采用了两种不同的无监督学习模型，并结合了其它特征，通过实验综合展示了其对于单级对照方法的优越性、模型无关性和鲁棒性。

    Feb, 2022