要約
道路インフラは、交通事故の発生に影響を与える可能性があります。
したがって、事故の可能性が高い道路の特徴を特定することは非常に重要です。
ここでは、当局が現在の道路構造への介入を最小限に抑えて安全な道路設計を実現するのに役立つ画像修復を紹介します。
画像修復は、道路画像内の安全な道路要素の修復に基づいており、拡散モデルを使用して事故が発生しやすい (AP) フィーチャを置き換えます。
オブジェクト レベルのセグメンテーションの後、事故のホットスポットのプロパティによって識別された AP フィーチャは人間のオペレーターによってマスクされ、安全な道路要素が塗りつぶされます。
画像修復の平均時間はわずか 2 分で、画像が事故のホットスポットとして分類される可能性は平均 11.85% 低下します。
また、視線の顕著性など通勤者の人的要因を考慮した安全な都市空間を設計することができます。
これを考慮して、安全な道路ビューのためにクロミナンスの変更を提案する顕著性強化を導入します。
要約(オリジナル)
Road infrastructure can affect the occurrence of road accidents. Therefore, identifying roadway features with high accident probability is crucial. Here, we introduce image inpainting that can assist authorities in achieving safe roadway design with minimal intervention in the current roadway structure. Image inpainting is based on inpainting safe roadway elements in a roadway image, replacing accident-prone (AP) features by using a diffusion model. After object-level segmentation, the AP features identified by the properties of accident hotspots are masked by a human operator and safe roadway elements are inpainted. With only an average time of 2 min for image inpainting, the likelihood of an image being classified as an accident hotspot drops by an average of 11.85%. In addition, safe urban spaces can be designed considering human factors of commuters such as gaze saliency. Considering this, we introduce saliency enhancement that suggests chrominance alteration for a safe road view.
arxiv情報
| 著者 | Sumit Mishra,Medhavi Mishra,Taeyoung Kim,Dongsoo Har |
| 発行日 | 2023-02-15 03:08:53+00:00 |
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