在无约束道路上检测、跟踪与计数摩托车骑行交通违章
计算机视觉与模式识别
2022-04-19 v1
摘要
在许多交通无约束的亚洲国家，未戴头盔、三人共乘等驾驶违章是造成摩托车致死的重要原因。识别并处罚此类骑行者对于减少道路事故、提升市民安全至关重要。基于此动机，我们提出一种从车载行车记录仪视频中检测、跟踪和计数摩托车骑行违章的方法。我们采用基于课程学习的物体检测器以更好地应对遮挡等挑战性场景。我们引入一种新颖的梯形物体边界表示以增强鲁棒性并处理骑行者-摩托车关联。我们还引入一个非模态回归器，为被遮挡的骑行者生成边界框。在大规模无约束驾驶数据集上的实验结果表明，与现有方法及其他消融变体相比，我们的方法具有优越性。
引用
@article{arxiv.2204.08364,
title = {Detecting, Tracking and Counting Motorcycle Rider Traffic Violations on Unconstrained Roads},
author = {Aman Goyal and Dev Agarwal and Anbumani Subramanian and C. V. Jawahar and Ravi Kiran Sarvadevabhatla and Rohit Saluja},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.08364},
year = {2022}
}
备注
10 pages, 9 figures, Accepted at The 5th Workshop and Prize Challenge: Bridging the Gap between Computational Photography and Visual Recognition (UG2+) in conjunction with IEEE CVPR 2022