BiPOCO：用于行人异常检测的带姿态约束的双向轨迹预测
计算机视觉与模式识别
2022-07-07 v1
摘要
我们提出 BiPOCO，一种带姿态约束（POse COnstraints）的双向轨迹预测器，用于检测视频中行人的异常活动。与先前基于特征重建的工作不同，我们的工作通过预测行人未来轨迹并将其与期望进行比较来识别行人异常事件。我们为预测器引入了一组新颖的基于姿态的组合损失，并利用每个身体关节的预测误差进行行人异常检测。实验结果表明，我们的 BiPOCO 方法能以高检测率（高达 87.0%）检测行人异常活动，且融入姿态约束有助于在预测中区分正常与异常姿态。本工作扩展了当前基于预测方法进行异常检测的文献，并可惠及自动驾驶和监控等安全关键应用。代码可在 https://github.com/akanuasiegbu/BiPOCO 获取。
引用
@article{arxiv.2207.02281,
title = {BiPOCO: Bi-Directional Trajectory Prediction with Pose Constraints for Pedestrian Anomaly Detection},
author = {Asiegbu Miracle Kanu-Asiegbu and Ram Vasudevan and Xiaoxiao Du},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.02281},
year = {2022}
}
备注
Accepted in Workshop on Safe Learning for Autonomous Driving, co-located with the International Conference on Machine Learning (ICML 20222)