Метод интеграции мультимодальной информации для обнаружения и прогнозирования дорожно- транспортных происшествий на основе нейросетевого подхода (300,00 руб.)

Первый автор	Кружилов
Авторы	Шамаева О.Ю.
Страниц	8

ID	932778
Аннотация	Предложен метод обнаружения дорожно- транспортных происшествий ( ДТП) по видео с регистратора, находящегося в автомобиле. Метод использует нейронные сети и не требует разметки для обучения, поскольку использует Unsupervised Learning. Дорожно- транспортное происшествие рассматривается как аномалия ( Out of Distribution) , так как происходит достаточно редко. Критерием нахождения аномалий является отличие предсказанного кадра от реально наблюдаемого. Сравнение кадров происходит по трём критериям — попиксельному сравнению кадра, пересечению выделенных областей участников ДПТ и близости контекстного представления ( КП) всей сцены дорожного движения. Новизной работы стало объединение различных критериев при сравнении сцены. Впервые предложен метод анализа контекста сцены на основе графовой нейронной сети и генеративно- состязательных моделей. Предложенный метод состоит из четырёх базовых блоков — обработки изображения, обработки оптического потока, обнаружения ( Bounding Box) участников дорожного движения и контекстного анализа сцены. В первых трёх блоках с помощью предобученных энкодеров извлекаются признаки ( Embedding) , необходимые для предсказания последующего кадра. Предсказанный кадр, оптический поток и блоки обнаружения поступают в графовую сеть, где происходит объединение всех модальностей. С помощью генеративно- состязательной модели GAN осуществляется модификация выхода графовой нейронной сети для предсказанного кадра таким образом, чтобы она была минимально отличима от контекстных признаков реального кадра. Если такое отличие всё же оказывается существенным, то это свидетельствует о высокой вероятности дорожно- транспортного происшествия.

Кружилов, И.С. Метод интеграции мультимодальной информации для обнаружения и прогнозирования дорожно- транспортных происшествий на основе нейросетевого подхода / И.С. Кружилов, О.Ю. Шамаева // Вестник Московского энергетического института .— 2025 .— №3 .— С. 153-160 .— URL: https://rucont.ru/efd/932778 (дата обращения: 16.07.2025)