使用自我中心360度相机的视觉障碍者异常检测
计算机视觉与模式识别
2024-11-19 v1
摘要
计算机视觉的最新进展引发了人们对开发视觉障碍辅助技术的重新关注。尽管在基于计算机视觉的辅助技术领域进行了广泛研究，但大多数研究集中在理解图像中的上下文，而非解决他们的身体安全和安保问题。为应对这一挑战，我们提出了通过使用自我中心360度相机观察视觉障碍者的整个周围环境来检测异常情况的第一步。我们首先引入了一个新颖的自我中心360度视频数据集VIEW360（配备可穿戴360度相机的视觉障碍者），其中包含视觉障碍者可能遇到的异常活动，如肩窥和扒窃。此外，我们提出了一种新架构FDPN（帧与方向预测网络），该架构有助于进行异常事件的帧级预测并识别其方向。最后，我们在我们的VIEW360数据集以及公开的UCF-Crime和Shanghaitech数据集上评估了我们的方法，展示了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.2411.10945,
title = {Anomaly Detection for People with Visual Impairments Using an Egocentric 360-Degree Camera},
author = {Inpyo Song and Sanghyeon Lee and Minjun Joo and Jangwon Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.10945},
year = {2024}
}
备注
WACV2025