Abstrakt. Nya trender för automatisk beteendeanalys och förståelse från infrastrukturvideo ses över. Forskningen har skiftat från högupplöst uppskattning av fordonstillstånd och istället drivit maskininlärning metoder för att extrahera meningsfulla mönster i aggregat på ett oövervakat sätt. Dessa mönster representerar tidigare på observerbar rörelse, som kan användas för att beskriva en scen, svara på beteendefrågor såsom vart är ett fordon på väg, hur många fordon utför samma åtgärd, och för att upptäcka en onormal händelse. Utvärderingen fokuserar på två huvudmetoder för scenbeskrivning, kursklustring och ämnesmodellering. Exempel på tillämpningar som använder beteendemodellering tekniker presenteras också. Dessutom presenteras de mest populära offentliga dataseten för beteendeanalys. Diskussioner och kommentarer om framtida riktningar på området ges också. © Upphovsmännen. Publicerad av SPIE under en Creative Commons Atttribution 3.0 Unported License. Distribution eller reproduktion av detta verk helt eller delvis kräver fullständig tillskrivning av den ursprungliga publikationen, inklusive dess DOI.
Det finns en övergång från att upptäcka-och-spåra fordon tillstånd och definiera intresserade händelser till maskininlärning-baserade metoder för att automatiskt extrahera meningsfullt mönster REF.
Understanding vehicular traffic behavior from video: a survey of unsupervised approaches
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Electronic Imaging', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}