uTRAND 프레임워크는 교차로 내 교통 상황을 분석하여 이상 행동을 탐지하는 3단계 접근법을 제안한다.
자동 카메라 보정: 교차로의 새 관점을 생성하기 위해 카메라 파라미터를 추정하고 새 관점의 새 비디오를 생성한다.
에이전트 탐지 및 추적: 카메라 비디오에서 교통 에이전트(차량, 보행자, 자전거)를 탐지하고 추적하여 새 관점 비디오에 투영한다.
이상 행동 탐지: 교차로를 의미론적 패치로 분할하고 에이전트의 움직임 패턴을 학습한다. 학습된 정상 행동 모델에서 벗어나는 궤적을 이상 행동으로 탐지하며, 간단한 규칙을 통해 이상 행동을 분류할 수 있다.
실제 교차로 데이터에서 실험한 결과, uTRAND는 기존 방법보다 우수한 성능을 보였으며 탐지 결과에 대한 해석이 용이하다.
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by Giacomo D'Am... om arxiv.org 04-22-2024
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