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カリフォルニア工科大学歩道監視異常検出データセット

カリフォルニア工科大学歩道監視異常検出データセット

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Action/Event Detection Classification

UCSDの異常検出データセットは、高い場所に設置された固定カメラで取得されたもので、歩道を見下ろすことができます。歩道上の人の密度は、まばらな状態から非常に混雑した状態まで変化します。......

Data Structure ? 706M

    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

    README.md

    UCSDの異常検出データセットは、高い位置に設置された固定カメラを用いて取得されたもので、歩道を見下ろすことができます。歩道上の人の密度は可変で、疎な状態から非常に混雑した状態まで様々です。通常の設定では、動画には歩行者のみが含まれています。異常イベントは、以下の2つの状況のいずれかによって引き起こされます。

    1、非歩行者の物体が歩道上を移動すること

    2、異常な歩行者の動きパターン

    一般的な異常状況には、自転車に乗っている人、スケートをしている人、手押し車を押している人、歩道を横切る人、または歩道周辺の芝生を歩いている人が含まれます。少数の車椅子利用者の状況も記録されています。すべての異常状況は自然に発生したもので、つまり、データセットを収集するために演出されたものではありません。データは2つのサブセットに分割され、それぞれが異なるシーンに対応しています。各シーンで記録された動画クリップは、約200フレームの様々な断片に分割されています。

    Peds1:一群の人がカメラに向かって歩いてきたり、カメラから離れていったりする断片、およびある程度の透視変形が含まれています。34個の訓練用動画サンプルと36個のテスト用動画サンプルが含まれています。

    Peds2:歩行者の動きがカメラ平面と平行なシーンです。16個の訓練用動画サンプルと12個のテスト用動画サンプルが含まれています。

    各断片について、グラウンドトゥルースアノテーションには、各フレームに異常状況が存在するかどうかを示すバイナリフラグが含まれています。さらに、Peds1の10個の断片とPeds2の12個の断片のサブセットについて、異常を含む領域を特定するために手動で生成されたピクセルレベルのバイナリマスクが提供されています。これは、アルゴリズムが異常点を特定する能力を評価できるようにするためです。

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