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저자정보
Hyeon-Cheol Son (Kumoh National Institute of Technology) Da-Seul Kim (Kumoh National Institute of Technology) Sung-Young Kim (Kumoh National Institute of Technology)
저널정보
한국정보기술학회 JOURNAL OF ADVANCED INFORMATION TECHNOLOGY AND CONVERGENCE Journal of Advanced Information Technology and Convergence Vol.10 No.2
발행연도
2020.12
수록면
167 - 175 (9page)
DOI
10.14801/JAITC.2020.10.2.167

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In this paper, we propose a traffic accident detection on vehicle-mounted camera. In the proposed method, the minimum bounding box coordinates the central coordinates on the bird"s eye view and motion vectors of each vehicle object, and ego-motions of the vehicle equipped with dash-cam are extracted from the dash-cam video. By using extracted 4 kinds features as the input of Bi-LSTM (bidirectional LSTM), the accident probability (score) is predicted. To investigate the effect of each input feature on the probability of an accident, we analyze the performance of the detection the case of using a single feature input and the case of using a combination of features as input, respectively. And in these two cases, different detection models are defined and used. Bi-LSTM is used as a cascade, especially when a combination of the features is used as input. The proposed method shows 76.1% precision and 75.6% recall, which is superior to our previous work.
#traffic accident detection #object tracking #bird's eye view #RNN #Bi-LSTM #cascade Bi-LSTM #vehicle-mounted camera #first-person videos

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related works
3. Proposed Methods
4. Experiment
5. Conclusions
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
H Zu / 2014 / Vision-based real-time traffic accident detection / Proceeding of the 11th World Congress on Intelligent Control and Automation :1035~1038 google schola E. P. Ijjina / 2019 / Computer Vision-based Accident Detection in Traffic Surveillance / 2019 10th International Conference on Computing, Communication and Networking Technologies (ICCCNT) :1~6 google schola H. Kim / 2020 / Pre-Activated 3D CNN and Feature Pyramid Network for Traffic Accident Detection / 2020 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE) :1~3 google schola K. He / 2017 / Mask R-CNN / 2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) :2980~2988 google schola Y. Yao / 2019 / Unsupervised Traffic Accident Detection in First-Person Videos / 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) :273~280 google schola

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