Detection of road traffic crashes based on collision estimation

要約

本稿では、設置された監視/監視カメラを使用して道路交通事故（RCT）を検出し、事故の正確な場所と発生時刻をリアルタイムで緊急に報告できる、コンピュータビジョンに基づくフレームワークを紹介します。
フレームワークは5つのモジュールで構成されています。
まず、YOLOアーキテクチャを使用した車両の検出から始めます。
2番目のモジュールはMOSSEトラッカーを使用した車両の追跡であり、3番目のモジュールは衝突推定に基づいて事故を検出するための新しいアプローチです。
次に、各車両の4番目のモジュールで、暴力的なフロー記述子（ViF）とそれに続く衝突予測用のSVM分類器に基づいて、自動車事故があるかどうかを検出します。
最後に、最終段階で、自動車事故が発生した場合、システムは、GPSモジュールを使用して緊急事態に通知を送信します。このモジュールは、緊急事態に送信される事故の場所、時刻、および日付を提供します。
GSMモジュールの助け。
主な目的は、誤警報を減らしてより高い精度を達成し、パイプライン技術に基づく単純なシステムを実装することです。

要約(オリジナル)

This paper introduces a framework based on computer vision that can detect road traffic crashes (RCTs) by using the installed surveillance/CCTV camera and report them to the emergency in real-time with the exact location and time of occurrence of the accident. The framework is built of five modules. We start with the detection of vehicles by using YOLO architecture; The second module is the tracking of vehicles using MOSSE tracker, Then the third module is a new approach to detect accidents based on collision estimation. Then the fourth module for each vehicle, we detect if there is a car accident or not based on the violent flow descriptor (ViF) followed by an SVM classifier for crash prediction. Finally, in the last stage, if there is a car accident, the system will send a notification to the emergency by using a GPS module that provides us with the location, time, and date of the accident to be sent to the emergency with the help of the GSM module. The main objective is to achieve higher accuracy with fewer false alarms and to implement a simple system based on pipelining technique.

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