文献

J-GLOBAL ID：202102227525143183   整理番号：21A0584387

視覚監視を用いた道路交通における異常検出 調査【JST・京大機械翻訳】

Anomaly Detection in Road Traffic Using Visual Surveillance A Survey

著者 (3件)： Santhosh K. K. (Indian Institute of Technology Bhubaneswar, Bhubaneswar, Odisha, India) ,  Dogra D. P. (Indian Institute of Technology Bhubaneswar, Bhubaneswar, Odisha, India) ,  Roy P. P. (Indian Institute of Technology, Roorkee, India)
資料名： ACM Computing Surveys  (ACM Computing Surveys)
巻： 53  号： 6  ページ： 1-26  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0003B  ISSN： 0360-0300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コンピュータビジョンは,人間の監督を代替する多数のアプリケーションのための重要な技術として,過去10年間発展した。コンピュータビジョンと視覚監視による公共場所における歩行者の交通違反と異常行動の時間検出は,都市における交通順序を維持するために非常に有効である。しかし,交通違反や道路異常の他のタイプを理解するために,最近提案されたコンピュータビジョンベースの技術にもかかわらず,分類技術,学習法,データセット,およびアプリケーションコンテキストへの詳細な洞察を提供する方法論的調査が利用できない。したがって,本研究は,特に道路における公共場所における異常検出に関する最近の視覚監視関連研究を調べることを目的とした。本研究では,重要な技術的要素が容易に理解できるような一般的なフレームワークを用いて,様々な視覚誘導異常検出技術を解析した。著者らの調査は,関連する用語と概念の定義,視覚誘導異常検出アプローチの賢明な分類,深層学習ベースの方法を含む異常検出法の詳細な解析,環境条件による関連データセットの記述,および異常のタイプを含む。また,研究は,様々な文脈における利用可能なデータセットと異常検出能力における不可欠なギャップを明らかにし,従ってコンピュータビジョン誘導異常検出研究への将来の方向を与える。異常検出は自動道路交通監視における重要なステップであるので,この調査は,知的交通システム(ITS)の様々な課題を解決する上で働く研究者にとって有用な資源である。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *視覚 ,  学習 ,  *道路 ,  *道路交通 ,  歩行者 ,  都市 ,  交通違反 ,  交通システム ,  応用プログラム ,  コンピュータビジョン
準シソーラス用語： 異常行動 ,  環境条件 ,  異常検出 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 学習法 ,  分類 ,  道路交通解析

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 視覚 ,  道路交通 ,  異常検出 ,  調査