基于 3D 卷积网络从自然驾驶数据集视频中提取驾驶行为
计算机视觉与模式识别
2022-06-30 v1 人工智能
摘要
自然驾驶数据（NDD）是理解碰撞成因与人因并进一步开发碰撞避免对策的重要信息来源。此类数据集中常包含驾驶时录制的视频。尽管 NDD 中常有大量视频数据，但仅有小部分可由人工编码员标注并用于研究，这导致所有视频数据未被充分利用。本文中，我们探索了一种计算机视觉方法，用于从视频中自动提取所需信息。更具体地，我们开发了 3D ConvNet 算法，以自动从视频中提取与手机相关的驾驶行为。实验表明，我们的方法可从视频中提取片段，其中大部分（约 79%）包含自动标注的手机使用行为。结合人工对提取片段的核查，该方法比单纯观看视频能更高效地发现与手机相关的驾驶行为。
引用
@article{arxiv.2011.14922,
title = {Driver Behavior Extraction from Videos in Naturalistic Driving Datasets with 3D ConvNets},
author = {Hanwen Miao and Shengan Zhang and Carol Flannagan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.14922},
year = {2022}
}