Rongqin Liang
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2026-03-15
论文数量: 2 篇
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1. Text-Driven Traffic Anomaly Detection With Temporal High-Frequency Modeling in Driving Videos
发表于TCSVT 2024，在本文中，我们介绍了一种新的单阶段方法 TTHF ，该方法通过文本提示对齐视频片段，为交通异常检测提供了新的视角。与以往方法不同，我们的监督信号来源于语言而非正交独热向量，从而提供了更全面的表征。此外，关于视觉表征，我们提出在时域中建模驾驶视频的高频特性。这种建模捕捉了驾驶场景的动态变化，增强了对驾驶行为的感知，并显著提高了交通异常的检测效果。此外，为了更好地感知各种类型的交通异常，我们精心设计了一种注意力异常聚焦机制，该机制通过视觉和语言引导模型自适应地关注感兴趣的视觉上下文，从而促进交通异常的检测。。
等级: B类期刊 TCSVT 2024
发表日期: 2025-11-23T09:52:57.000Z
2. A memory-augmented multi-task collaborative framework for unsupervised traffic anomaly detection in driving videos
发表日期: 2025-11-22T14:45:18.000Z