流量交叉点的机芯特定车辆分类和计数是各种交通管理活动的重要组成部分。在这种情况下，在最近基于计算机视觉的技术方面的进步，相机已经成为从交通场景中提取车辆轨迹的可靠数据源。然而，随着这种方式的运动轨迹的特性根据相机校准而变化，对这些轨迹进行分类非常具有挑战性。虽然一些现有方法已经解决了具有体面准确性的此类分类任务，但这些方法的性能显着依赖于手动规范的几个感兴趣区域。在这项研究中，我们提出了一种自动分类方法，用于移动基于Vision的车辆轨迹的特定分类（例如右转，左转和通过运动）。我们的分类框架使用此后，采用基于同性的分配策略来指定在交通场景中观察到的不同运动模式，以将传入的车辆轨迹分配给识别的移动组。旨在克服基于视觉轨迹的固有缺点的新的相似度措施。实验结果表明，拟议的分类方法的有效性及其适应不同交通方案的能力，无需任何手动干预。

计算机视觉在智能运输系统（ITS）和交通监视中发挥了重要作用。除了快速增长的自动化车辆和拥挤的城市外，通过实施深层神经网络的实施，可以使用视频监视基础架构进行自动和高级交通管理系统（ATM）。在这项研究中，我们为实时交通监控提供了一个实用的平台，包括3D车辆/行人检测，速度检测，轨迹估算，拥塞检测以及监视车辆和行人的相互作用，都使用单个CCTV交通摄像头。我们适应了定制的Yolov5深神经网络模型，用于车辆/行人检测和增强的排序跟踪算法。还开发了基于混合卫星的基于混合卫星的逆透视图（SG-IPM）方法，用于摄像机自动校准，从而导致准确的3D对象检测和可视化。我们还根据短期和长期的时间视频数据流开发了层次结构的交通建模解决方案，以了解脆弱道路使用者的交通流量，瓶颈和危险景点。关于现实世界情景和与最先进的比较的几项实验是使用各种交通监控数据集进行的，包括从高速公路，交叉路口和城市地区收集的MIO-TCD，UA-DETRAC和GRAM-RTM，在不同的照明和城市地区天气状况。

智能流量系统的进步（其）通过自动数据收集提供了大量的交通数据。该数据的大部分存储为移动车辆和道路用户的轨迹。通过最小的人类监督对该数据的自动分析将降低成本并消除分析的主观性。轨迹群集是一个无人监督的任务。在本文中，我们使用来自七个交叉点的轨迹数据进行相似度测量，聚类算法和评估措施的全面比较。我们还提出了一种基于其原点和目的地自动生成轨迹参考集群的方法，以用于基于标签的评估措施。因此，整个过程在聚类和评估水平中仍然无监督。最后，我们使用评估措施的组合来找到每个交叉点的最高执行相似度测量和聚类算法。结果表明，没有单一的距离和聚类算法组合，始终是前十个聚类设置中的距离和聚类算法。

Insects are the most important global pollinator of crops and play a key role in maintaining the sustainability of natural ecosystems. Insect pollination monitoring and management are therefore essential for improving crop production and food security. Computer vision facilitated pollinator monitoring can intensify data collection over what is feasible using manual approaches. The new data it generates may provide a detailed understanding of insect distributions and facilitate fine-grained analysis sufficient to predict their pollination efficacy and underpin precision pollination. Current computer vision facilitated insect tracking in complex outdoor environments is restricted in spatial coverage and often constrained to a single insect species. This limits its relevance to agriculture. Therefore, in this article we introduce a novel system to facilitate markerless data capture for insect counting, insect motion tracking, behaviour analysis and pollination prediction across large agricultural areas. Our system is comprised of edge computing multi-point video recording, offline automated multispecies insect counting, tracking and behavioural analysis. We implement and test our system on a commercial berry farm to demonstrate its capabilities. Our system successfully tracked four insect varieties, at nine monitoring stations within polytunnels, obtaining an F-score above 0.8 for each variety. The system enabled calculation of key metrics to assess the relative pollination impact of each insect variety. With this technological advancement, detailed, ongoing data collection for precision pollination becomes achievable. This is important to inform growers and apiarists managing crop pollination, as it allows data-driven decisions to be made to improve food production and food security.

自动检测交通事故是交通监控系统中重要的新兴主题。如今，许多城市交叉路口都配备了与交通管理系统相关的监视摄像机。因此，计算机视觉技术可以是自动事故检测的可行工具。本文提出了一个新的高效框架，用于在交通监视应用的交叉点上进行事故检测。所提出的框架由三个层次步骤组成，包括基于最先进的Yolov4方法的有效和准确的对象检测，基于Kalman滤波器与匈牙利算法进行关联的对象跟踪以及通过轨迹冲突分析进行的事故检测。对象关联应用了新的成本函数，以适应对象跟踪步骤中的遮挡，重叠对象和形状变化。为了检测不同类型的轨迹冲突，包括车辆到车辆，车辆对乘车和车辆对自行车，对物体轨迹进行了分析。使用真实交通视频数据的实验结果显示，该方法在交通监视的实时应用中的可行性。尤其是，轨迹冲突，包括在城市十字路口发生的近乎事故和事故，以低的错误警报率和高检测率检测到。使用从YouTube收集的具有不同照明条件的视频序列评估所提出框架的鲁棒性。该数据集可在以下网址公开获取：http：//github.com/hadi-ghnd/accidentdetection。

在本文中，我们使用两个无监督的学习算法的组合介绍了路边激光雷达物体检测的解决方案。 3D点云数据首先将球形坐标转换成球形坐标并使用散列函数填充到方位角网格矩阵中。之后，RAW LIDAR数据被重新排列成空间 - 时间数据结构，以存储范围，方位角和强度的信息。基于强度信道模式识别，应用动态模式分解方法将点云数据分解成低级背景和稀疏前景。三角算法根据范围信息，自动发现分割值以将移动目标与静态背景分开。在强度和范围背景减法之后，将使用基于密度的检测器检测到前景移动物体，并编码到状态空间模型中以进行跟踪。所提出的模型的输出包括车辆轨迹，可以实现许多移动性和安全应用。该方法针对商业流量数据收集平台进行了验证，并证明了对基础设施激光雷达对象检测的高效可靠的解决方案。与之前的方法相比，该方法直接处理散射和离散点云，所提出的方法可以建立3D测量数据的复杂线性关系较小，这捕获了我们经常需要的空间时间结构。

基于时空的图（STMAP）方法显示出为车辆轨迹重建处理高角度视频的巨大潜力，可以满足各种数据驱动的建模和模仿学习应用的需求。在本文中，我们开发了时空深嵌入（STDE）模型，该模型在像素和实例水平上施加了平等约束，以生成用于STMAP上车辆条纹分割的实例感知嵌入。在像素级别上，每个像素在不同范围的8-邻居像素进行编码，随后使用该编码来指导神经网络学习嵌入机制。在实例级别上，歧视性损耗函数被设计为将属于同一实例的像素更接近，并将不同实例的平均值分开。然后，通过静脉 - 沃特算法算法优化时空亲和力的输出，以获得最终的聚类结果。基于分割指标，我们的模型优于其他五个用于STMAP处理的基线，并在阴影，静态噪声和重叠的影响下显示出稳健性。该设计的模型用于处理所有公共NGSIM US-101视频，以生成完整的车辆轨迹，表明具有良好的可扩展性和适应性。最后但并非最不重要的一点是，讨论了带有STDE和未来方向的扫描线方法的优势。代码，STMAP数据集和视频轨迹在在线存储库中公开可用。 github链接：shorturl.at/jklt0。

近年来，道路安全引起了智能运输系统领域的研究人员和从业者的重大关注。作为最常见的道路用户群体之一，行人由于其不可预测的行为和运动而导致令人震惊，因为车辆行人互动的微妙误解可以很容易地导致风险的情况或碰撞。现有方法使用预定义的基于碰撞的模型或人类标签方法来估计行人的风险。这些方法通常受到他们的概括能力差，缺乏对自我车辆和行人之间的相互作用的限制。这项工作通过提出行人风险级预测系统来解决所列问题。该系统由三个模块组成。首先，收集车辆角度的行人数据。由于数据包含关于自我车辆和行人的运动的信息，因此可以简化以交互感知方式预测时空特征的预测。使用长短短期存储器模型，行人轨迹预测模块预测后续五个框架中的时空特征。随着预测的轨迹遵循某些交互和风险模式，采用混合聚类和分类方法来探讨时空特征中的风险模式，并使用学习模式训练风险等级分类器。在预测行人的时空特征并识别相应的风险水平时，确定自我车辆和行人之间的风险模式。实验结果验证了PRLP系统的能力，以预测行人的风险程度，从而支持智能车辆的碰撞风险评估，并为车辆和行人提供安全警告。

Figure 1: We introduce datasets for 3D tracking and motion forecasting with rich maps for autonomous driving. Our 3D tracking dataset contains sequences of LiDAR measurements, 360 • RGB video, front-facing stereo (middle-right), and 6-dof localization. All sequences are aligned with maps containing lane center lines (magenta), driveable region (orange), and ground height. Sequences are annotated with 3D cuboid tracks (green). A wider map view is shown in the bottom-right.

Computer vision applications in intelligent transportation systems (ITS) and autonomous driving (AD) have gravitated towards deep neural network architectures in recent years. While performance seems to be improving on benchmark datasets, many real-world challenges are yet to be adequately considered in research. This paper conducted an extensive literature review on the applications of computer vision in ITS and AD, and discusses challenges related to data, models, and complex urban environments. The data challenges are associated with the collection and labeling of training data and its relevance to real world conditions, bias inherent in datasets, the high volume of data needed to be processed, and privacy concerns. Deep learning (DL) models are commonly too complex for real-time processing on embedded hardware, lack explainability and generalizability, and are hard to test in real-world settings. Complex urban traffic environments have irregular lighting and occlusions, and surveillance cameras can be mounted at a variety of angles, gather dirt, shake in the wind, while the traffic conditions are highly heterogeneous, with violation of rules and complex interactions in crowded scenarios. Some representative applications that suffer from these problems are traffic flow estimation, congestion detection, autonomous driving perception, vehicle interaction, and edge computing for practical deployment. The possible ways of dealing with the challenges are also explored while prioritizing practical deployment.

社会偏差可以减少Covid-19等呼吸流行病中的感染率。交通交叉路口特别适用于在大都市中监测和评估社会疏散行为。我们提出并评估了一个隐私保留的社会疏散分析系统（B-SDA），它使用鸟瞰观看跨越交通交叉口的行人的录像。我们设计用于视频预处理，对象检测和跟踪的算法，这些算法源于已知的计算机视觉和深度学习技术，而是修改以解决检测由高度升高的相机捕获的非常小的物体/行人的问题。我们提出了一种纳入行人分组以检测社会疏散侵权行为的方法。 B-SDA用于比较基于大都会区域前大流行和大流行视频的行人行为。完成的行人检测性能为63.0美元$ $ $ ap_ {50} $，跟踪性能为47.6美元\％$ mota。大流行期间的社会疏散违规率为15.6 \％$ 31.4 \％$ Pandemic基线，表明行人遵循CDC规定的社会休闲建议。建议的系统适用于现实世界应用中的部署。

本文提出了一种机器学习增强的纵向扫描线方法，用于从大角度交通摄像机中提取车辆轨迹。通过将空间颞映射（STMAP）分解到稀疏前景和低秩背景，应用动态模式分解（DMD）方法来提取车辆股线。通过调整两个普遍的深度学习架构，设计了一个名为Res-Unet +的深神经网络。 RES-UNET +神经网络显着提高了基于STMAP的车辆检测的性能，DMD模型提供了许多有趣的见解，了解由Stmap保留的潜在空间结构的演变。与先前的图像处理模型和主流语义分割深神经网络进行比较模型输出。经过彻底的评估后，证明该模型对许多具有挑战性的因素来说是准确和强大的。最后但并非最不重要的是，本文从根本上解决了NGSIM轨迹数据中发现了许多质量问题。清除清洁的高质量轨迹数据，以支持交通流量和微观车辆控制的未来理论和建模研究。该方法是用于基于视频的轨迹提取的可靠解决方案，并且具有广泛的适用性。

自主车辆的环境感知受其物理传感器范围和算法性能的限制，以及通过降低其对正在进行的交通状况的理解的闭塞。这不仅构成了对安全和限制驾驶速度的重大威胁，而且它也可能导致不方便的动作。智能基础设施系统可以帮助缓解这些问题。智能基础设施系统可以通过在当前交通情况的数字模型的形式提供关于其周围环境的额外详细信息，填补了车辆的感知中的差距并扩展了其视野。数字双胞胎。然而，这种系统的详细描述和工作原型表明其可行性稀缺。在本文中，我们提出了一种硬件和软件架构，可实现这样一个可靠的智能基础架构系统。我们在现实世界中实施了该系统，并展示了它能够创建一个准确的延伸高速公路延伸的数字双胞胎，从而提高了自主车辆超越其车载传感器的极限的感知。此外，我们通过使用空中图像和地球观测方法来评估数字双胞胎的准确性和可靠性，用于产生地面真理数据。

Video, as a key driver in the global explosion of digital information, can create tremendous benefits for human society. Governments and enterprises are deploying innumerable cameras for a variety of applications, e.g., law enforcement, emergency management, traffic control, and security surveillance, all facilitated by video analytics (VA). This trend is spurred by the rapid advancement of deep learning (DL), which enables more precise models for object classification, detection, and tracking. Meanwhile, with the proliferation of Internet-connected devices, massive amounts of data are generated daily, overwhelming the cloud. Edge computing, an emerging paradigm that moves workloads and services from the network core to the network edge, has been widely recognized as a promising solution. The resulting new intersection, edge video analytics (EVA), begins to attract widespread attention. Nevertheless, only a few loosely-related surveys exist on this topic. A dedicated venue for collecting and summarizing the latest advances of EVA is highly desired by the community. Besides, the basic concepts of EVA (e.g., definition, architectures, etc.) are ambiguous and neglected by these surveys due to the rapid development of this domain. A thorough clarification is needed to facilitate a consensus on these concepts. To fill in these gaps, we conduct a comprehensive survey of the recent efforts on EVA. In this paper, we first review the fundamentals of edge computing, followed by an overview of VA. The EVA system and its enabling techniques are discussed next. In addition, we introduce prevalent frameworks and datasets to aid future researchers in the development of EVA systems. Finally, we discuss existing challenges and foresee future research directions. We believe this survey will help readers comprehend the relationship between VA and edge computing, and spark new ideas on EVA.

“轨迹”是指由地理空间中的移动物体产生的迹线，通常由一系列按时间顺序排列的点表示，其中每个点由地理空间坐标集和时间戳组成。位置感应和无线通信技术的快速进步使我们能够收集和存储大量的轨迹数据。因此，许多研究人员使用轨迹数据来分析各种移动物体的移动性。在本文中，我们专注于“城市车辆轨迹”，这是指城市交通网络中车辆的轨迹，我们专注于“城市车辆轨迹分析”。城市车辆轨迹分析提供了前所未有的机会，可以了解城市交通网络中的车辆运动模式，包括以用户为中心的旅行经验和系统范围的时空模式。城市车辆轨迹数据的时空特征在结构上相互关联，因此，许多先前的研究人员使用了各种方法来理解这种结构。特别是，由于其强大的函数近似和特征表示能力，深度学习模型是由于许多研究人员的注意。因此，本文的目的是开发基于深度学习的城市车辆轨迹分析模型，以更好地了解城市交通网络的移动模式。特别是，本文重点介绍了两项研究主题，具有很高的必要性，重要性和适用性：下一个位置预测，以及合成轨迹生成。在这项研究中，我们向城市车辆轨迹分析提供了各种新型模型，使用深度学习。

行动检测和公共交通安全是安全社区和更好社会的关键方面。使用不同的监视摄像机监视智能城市中的交通流量可以在识别事故和提醒急救人员中发挥重要作用。计算机视觉任务中的动作识别（AR）的利用为视频监视，医学成像和数字信号处理中的高精度应用做出了贡献。本文提出了一项密集的审查，重点是智能城市的事故检测和自动运输系统中的行动识别。在本文中，我们专注于使用各种交通视频捕获来源的AR系统，例如交通交叉点上的静态监视摄像头，高速公路监控摄像头，无人机摄像头和仪表板。通过这篇综述，我们确定了AR中用于自动运输和事故检测的主要技术，分类法和算法。我们还检查了AR任务中使用的数据集，并识别数据集的数据集和功能的主要来源。本文提供了潜在的研究方向，以开发和整合为自动驾驶汽车和公共交通安全系统的事故检测系统，通过警告紧急人员和执法部门，如果道路事故发生道路事故，以最大程度地减少事故报告中的人为错误，并对受害者提供自发的反应。

卫星摄像机可以为大型区域提供连续观察，这对于许多遥感应用很重要。然而，由于对象的外观信息不足和缺乏高质量数据集，在卫星视频中实现移动对象检测和跟踪仍然具有挑战性。在本文中，我们首先构建一个具有丰富注释的大型卫星视频数据集，用于移动对象检测和跟踪的任务。该数据集由Jilin-1卫星星座收集，并由47个高质量视频组成，对象检测有1,646,038兴趣的情况和用于对象跟踪的3,711个轨迹。然后，我们引入运动建模基线，以提高检测速率并基于累积多帧差异和鲁棒矩阵完成来减少误报。最后，我们建立了第一个用于在卫星视频中移动对象检测和跟踪的公共基准，并广泛地评估在我们数据集上几种代表方法的性能。还提供了综合实验分析和富有魅力的结论。数据集可在https://github.com/qingyonghu/viso提供。

城市地区的实时摄像头饲料的数量越来越多，使得为有效的运输计划，运营和管理提供高质量的交通数据。但是，由于当前车辆检测技术的局限性以及高度和分辨率等各种相机条件，因此从这些相机提要中得出可靠的交通指标一直是一个挑战。在这项工作中，开发了基于Quadtree的算法来连续分区图像范围，直到仅保留具有高检测精度的区域为止。这些区域被称为本文中的高准确性识别区域（毛发）。我们演示了使用在俄亥俄州中部不同高度和分辨率的交通摄像头的图像中，使用头发的使用如何提高交通密度估计的准确性。我们的实验表明，所提出的算法可用于得出稳健的头发，而在原始图像范围内，车辆检测精度高41％。头发的使用还显着改善了交通密度估计，均方根误差的总体总体下降49％。

自动交通事故检测已吸引机器视觉社区，因为它对自动智能运输系统（ITS）的发展产生了影响和对交通安全的重要性。然而，大多数关于有效分析和交通事故预测的研究都使用了覆盖范围有限的小规模数据集，从而限制了其效果和适用性。交通事故中现有的数据集是小规模，不是来自监视摄像机，而不是开源的，或者不是为高速公路场景建造的。由于在高速公路上发生事故，因此往往会造成严重损坏，并且太快了，无法赶上现场。针对从监视摄像机收集的高速公路交通事故的开源数据集非常需要和实际上。为了帮助视觉社区解决这些缺点，我们努力收集涵盖丰富场景的真实交通事故的视频数据。在通过各个维度进行集成和注释后，在这项工作中提出了一个名为TAD的大规模交通事故数据集。在这项工作中，使用公共主流视觉算法或框架进行了有关图像分类，对象检测和视频分类任务的各种实验，以证明不同方法的性能。拟议的数据集以及实验结果将作为改善计算机视觉研究的新基准提出，尤其是在其中。

第六版的AI城市挑战赛特别关注了两个领域的问题，在计算机视觉和人工智能的交集中具有巨大的解锁潜力：智能交通系统（ITS），以及实体和砂浆零售业务。 2022年AI City Challenge的四个挑战赛收到了来自27个国家 /地区254个团队的参与请求。轨道1地址的城市规模多目标多摄像机（MTMC）车辆跟踪。轨道2地址为基于天然语言的车辆轨道检索。 Track 3是一条全新的自然主义驾驶分析的轨道，该轨道是由安装在车辆内部的几台相机捕获的，该摄像头专注于驾驶员安全，而任务是对驾驶员的操作进行分类。 Track 4是另一个旨在仅使用单个视图摄像头实现零售商店自动结帐的新轨道。我们发布了两个基于不同方法的领导董事会成员提交，包括比赛的公共负责人委员会，不允许使用外部数据，以及用于所有提交结果的总管委员会。参与团队的最高表现建立了强大的基线，甚至超过了拟议的挑战赛中的最先进。