高空抛物目标检测

高空抛物目标检测是一个技术领域,它关注于从高空向下抛掷或坠落的物体的自动识别和检测。这类目标检测在视频监控、安全防范以及事故预防中扮演着重要角色。

  1. 视频监控与分析:通过摄像头持续录制特定区域的视频,使用图像处理和机器学习技术分析视频数据,识别和跟踪坠落或抛掷物体。

  2. 物体检测算法:在FADE-Net中,研究人员利用深度学习技术开发了专门的算法,这些算法能够识别小型、快速移动的物体。算法通常包括运动信息的捕捉,以及在复杂背景中准确区分物体。

  3. 数据集使用:FADE数据集包含多样化的视频场景,这有助于训练模型以适应不同的环境、天气条件和物体类型。数据集的多样性是提高检测算法泛化能力的关键。

技术意义

  • 安全增强:自动检测高空坠落物体可以及时警告行人或相关人员,显著减少事故和伤害。
  • 资源优化:自动化检测减少了人力监控的需要,提高了监控效率和反应速度。
  • 预防和应对:通过及时检测和响应坠落事件,可以更有效地部署紧急服务,如警察、消防等。

通过利用FADE-Net这类先进的检测技术,可以大幅提升建筑区域安全管理的效率和效果,防止潜在的高空抛物事故对人的伤害。这类技术的发展对于都市化高密度居住区特别关键,有助于建立更安全的居住和工作环境。

论文作者:Zhigang Tu,Zitao Gao,Zhengbo Zhang,Chunluan Zhou,Junsong Yuan,Bo Du

作者单位:Wuhan University;Ant Group co Ltd;The State University of New York at Buffalo

论文链接:http://arxiv.org/abs/2408.05750v1

项目链接:https://fadedataset.github.io/FADE.github.io/

内容简介:

1)方向:视频目标检测

2)应用:建筑周围的坠落物体检测

3)背景:建筑物坠落物体对行人构成了严重威胁,虽然有些建筑物周围安装了监控摄像头,但由于坠落物体体积小、运动速度快,以及背景复杂,人类很难在监控视频中捕捉到此类事件。因此,需要开发自动检测坠落物体的方法。

4)方法:本文首次提出了一个名为FADE的大型多样化视频数据集,该数据集专门用于建筑物周围的坠落物体检测。FADE包含来自18个场景的1881个视频,涵盖了8种坠落物体类别、4种天气条件和4种视频分辨率。此外,研究人员开发了一种新的物体检测方法,称为FADE-Net,该方法有效利用运动信息,并生成高质量的小尺寸提案,用于检测建筑物周围的坠落物体。

5)结果:实验结果表明,FADE-Net在FADE数据集上的表现显著优于先前用于通用物体检测、视频物体检测和移动物体检测的方法,提供了一个有效的基准,推动未来研究。数据集和代码:https://fadedataset.github.io/FADE.github.io/

相关推荐
牙牙要健康6 小时前
【目标检测】【深度学习】【Pytorch版本】YOLOV2模型算法详解
pytorch·深度学习·目标检测
HABuo1 天前
【YOLOv8】YOLOv8改进系列(11)----替换主干网络之MobileNetV4
人工智能·深度学习·yolo·目标检测·计算机视觉
枉费红笺1 天前
目标检测的训练策略
人工智能·目标检测·计算机视觉
枉费红笺1 天前
目标检测竞赛训练策略解析与拓展
人工智能·目标检测·计算机视觉
www_pp_1 天前
# 基于 OpenCV 的运动目标检测与跟踪
人工智能·opencv·目标检测
Ayakanoinu1 天前
【论文阅读】Dynamic Adversarial Patch for Evading Object Detection Models
论文阅读·目标检测·目标跟踪
程序员JerrySUN2 天前
走进 detect.tflite:树莓派目标检测背后的核心模型详解
人工智能·目标检测·计算机视觉
HP-Patience2 天前
【YOLOv11】目标检测任务-实操过程
人工智能·yolo·目标检测
MUTA️3 天前
《Fusion-Mamba for Cross-modality Object Detection》论文精读笔记
人工智能·深度学习·目标检测·计算机视觉·多模态融合