基于计算机视觉的自动驾驶车辆事故检测
计算机视觉与模式识别
2020-12-22 v1
摘要
已开发众多深度学习和基于传感器的模型来检测自动驾驶车辆潜在的事故。然而，自动驾驶汽车需要能够检测其路径上其他车辆之间的事故，并采取适当行动如减速或停车并通知有关当局。本文中，我们提出一种用于自动驾驶汽车的新型支持系统，通过行车记录仪摄像头检测车辆事故。该系统利用 Mask R-CNN 框架进行车辆检测，并利用质心跟踪算法跟踪检测到的车辆。此外，该框架计算速度、加速度和轨迹等多种参数以确定任何被跟踪车辆之间是否发生事故。该框架已在行车记录仪画面的自定义数据集上测试，在实现高事故检测率的同时保持低误报率。
引用
@article{arxiv.2012.10870,
title = {Computer Vision based Accident Detection for Autonomous Vehicles},
author = {Dhananjai Chand and Savyasachi Gupta and Ilaiah Kavati},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.10870},
year = {2020}
}
备注
Contains 6 pages & 4 figures. Presented in 17th INDICON 2020