ATARS：一个航空交通原子活动识别与时间分割数据集
计算机视觉与模式识别
2025-03-25 v1
摘要
交通原子活动描述了拓扑交叉路口动态的交通模式，是智能驾驶系统发展的关键课题。然而，现有的原子活动数据集是从自我中心视角收集的，无法支持需要整个交叉路口交通活动的场景。此外，现有数据集仅提供视频级的原子活动标注，这需要耗费大量精力手动裁剪视频以进行识别，并限制了其在未裁剪视频上的应用。为了弥补这一差距，我们引入了航空交通原子活动识别与分割 (ATARS) 数据集，这是首个专为多标签原子活动分析设计的航空数据集。我们为每一帧提供原子活动标签，准确记录交通活动的间隔。此外，我们提出了一项新任务——多标签时间原子活动识别，使得对原子活动的精确时间定位研究成为可能，并减轻了为识别而手动裁剪视频的负担。我们进行了大量实验，在原子活动识别和时间原子活动分割两项任务上评估了现有的 SOTA 模型。结果突显了我们的 ATARS 数据集的独特挑战，例如识别极小物体的活动。我们进一步提供了分析这些挑战的全面讨论，并为未来改进航空视角下原子活动识别的方向提供了有价值的见解。我们的源代码和数据集可在 https://github.com/magecliff96/ATARS/ 获取。
引用
@article{arxiv.2503.18553,
title = {ATARS: An Aerial Traffic Atomic Activity Recognition and Temporal Segmentation Dataset},
author = {Zihao Chen and Hsuanyu Wu and Chi-Hsi Kung and Yi-Ting Chen and Yan-Tsung Peng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.18553},
year = {2025}
}