基于计算机视觉的交通监控事故检测
计算机视觉与模式识别
2020-12-22 v1
摘要
通过视频监控基于计算机视觉的事故检测已成为一项有益但艰巨的任务。本文提出一种用于道路事故检测的新框架。所提框架利用 Mask R-CNN 进行精确目标检测，随后采用高效的基于质心的目标跟踪算法处理监控视频。事故概率由车辆与其他车辆重叠后基于速度和轨迹异常确定。所提框架提供了一种鲁棒方法，以在通用道路交通 CCTV 监控视频上实现高检测率和低误报率。该框架使用所提数据集在 broad daylight、低能见度、雨、冰雹和雪等多种条件下进行了评估。该框架被证明有效，并为实时通用车辆事故检测算法的发展铺平了道路。
引用
@article{arxiv.1911.10037,
title = {Computer Vision-based Accident Detection in Traffic Surveillance},
author = {Earnest Paul Ijjina and Dhananjai Chand and Savyasachi Gupta and Goutham K},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.10037},
year = {2020}
}
备注
Accepted in 10th ICCCNT 2019