一种面向骑行者的上下文感知与基于视频的风险描述符
计算机视觉与模式识别
2017-04-26 v1
摘要
旨在减少污染物排放，自行车正重新流行，尤其是在城市地区。然而，骑行者死亡人数并未呈现与其他交通群体相同的下降趋势。因此，监测骑行者数据成为通过帮助城市规划者设计更安全的骑行路线来促进城市骑行者安全的关键。在本文中，我们提出一个完全基于图像的框架，从骑行者视角评估路线风险。该通用框架从智能手机图像序列中，基于骑行者运动和目标检测，考虑不同风险准则自动识别事件。此外，由于完全基于图像，我们的方法提供情境上下文，且独立于骑行者的专业水平。另外，我们基于现有平台并对其移动应用进行若干改进以获取智能手机传感器数据，包括视频。根据惯性传感器数据，我们应用行为分析技术自动检测自行车行驶的路段。我们在真实数据上测试了方法，根据两种不同准则在风险分类和行为分析准确性方面取得了非常有前景的结果。
引用
@article{arxiv.1704.07490,
title = {A Context Aware and Video-Based Risk Descriptor for Cyclists},
author = {Miguel Costa and Beatriz Quintino Ferreira and Manuel Marques},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.07490},
year = {2017}
}
备注
Submitted to ITSC2017