Traffic Accident Detection in First-Person Videos based on Depth and Background Motion Estimation
Jongwook Si, Sungyoung Kim · The Journal of Korean Institute of Information Technology · 2021
차량에 장착된 카메라(차량용 블랙박스)는 차량 관련 범죄를 예방하고 지능형 교통 시스템(ITS)을 구축하는 데 매우 유용하다. 차량용 카메라에서 촬영한 영상은 카메라 자체의 움직임을 포함하는 영상이다. 그런데 기존의 영상 기반 교통 사고를 검출하는 연구에서는 대부분 고정 CCTV에서 촬영된 영상에서 교통사고를 감지한다. 1인칭 비디오에서는 정지된 물체에서도 움직임이 발생하기 때문에 CCTV에서 촬영된 상황과는 상당히 다르다. 본 논문에서는 1인칭 비디오에서 교통사고의 발생 여부를 판단하는 방법을 제안한다. 사고 탐지는 미래 프레임 예측에 기반하며, 프레임 예측은 GAN을 기반으로 수행된다. GAN의 생성기는 이전 프레임들로부터 미래 프레임을 예측한다. 예측 프레임과 실제 프레임간의 교통사고 점수를 계산하여 사고 여부를 판단한다. 그런데, 배경의 움직임이 있을 때는 프레임이 예측이 매우 어려우므로 본 논문에서는 프레임 예측의 성능을 향상시키기 위해 깊이와 배경 움직임 추정을 사용한다. 제안된 방법은 이전 연구보다 더 나은 성능을 보여준다.