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
思通数科多模态大模型7 小时前
10大核心应用场景,解锁AI检测系统的智能安全之道
人工智能·深度学习·安全·目标检测·计算机视觉·自然语言处理·数据挖掘
sp_fyf_20248 小时前
【大语言模型】ACL2024论文-18 MINPROMPT:基于图的最小提示数据增强用于少样本问答
人工智能·深度学习·神经网络·目标检测·机器学习·语言模型·自然语言处理
思通数科AI全行业智能NLP系统9 小时前
六大核心应用场景,解锁AI检测系统的智能安全之道
图像处理·人工智能·深度学习·安全·目标检测·计算机视觉·知识图谱
非自律懒癌患者10 小时前
Transformer中的Self-Attention机制如何自然地适应于目标检测任务
人工智能·算法·目标检测
菠菠萝宝14 小时前
【YOLOv8】安卓端部署-1-项目介绍
android·java·c++·yolo·目标检测·目标跟踪·kotlin
Eric.Lee202117 小时前
数据集-目标检测系列- 花卉 玫瑰 检测数据集 rose >> DataBall
人工智能·目标检测·计算机视觉
Eric.Lee20211 天前
数据集-目标检测系列- 花卉 鸡蛋花 检测数据集 frangipani >> DataBall
人工智能·python·yolo·目标检测·计算机视觉·鸡蛋花检查
深度学习lover2 天前
<项目代码>YOLOv8 草莓成熟识别<目标检测>
人工智能·python·yolo·目标检测·计算机视觉·草莓成熟识别
铭瑾熙2 天前
深度学习之目标检测的技巧汇总
人工智能·深度学习·目标检测
迪菲赫尔曼2 天前
即插即用篇 | YOLOv11 引入高效的直方图Transformer模块 | 突破天气障碍:Histoformer引领高效图像修复新路径
人工智能·深度学习·yolo·目标检测·计算机视觉·transformer·注意力机制