基于深度自编码器的道路使用者异常轨迹检测
计算机视觉与模式识别
2018-09-05 v1 机器学习
机器学习
摘要
本文致力于开发一种检测交通交叉口处道路使用者异常轨迹的方法。其主要难点在于异常数据极少，且正常数据也不足以训练任何类型的机器学习模型。为解决这些问题，我们提出了一种仅通过被视为正常的增强数据训练深度自编码器网络的方案。通过生成人工异常轨迹，我们的方法在四个不同的户外城市场景中进行了测试，相较于一些经典的离群点检测方法表现更优。
引用
@article{arxiv.1809.00957,
title = {Road User Abnormal Trajectory Detection using a Deep Autoencoder},
author = {Pankaj Raj Roy and Guillaume-Alexandre Bilodeau},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.00957},
year = {2018}
}
备注
This paper has been accepted for oral presentation at ISVC'18