Prepoznavanje človeških aktivnosti in razvoj podatkovne zbirke za varnost potnikov na avtobusu

Kljub temu da so številni avtobusi opremljeni z video-nadzornimi sistemi za pomoč voznikom pri spremljanju dogajanja v vozilu, pravočasna prepoznava nepredvidenih dogodkov, ki ogrožajo varnost potnikov, še vedno predstavlja velik izziv. Cilj tega dela je zgodnje odkrivanje nevarnih situacij s prepoznavanjem vedenja potnikov na podlagi videoposnetkov iz kamer, nameščenih v vozilih. Zanesljivo prepoznavanje človeških aktivnosti otežuje kompleksna notranjost vozil, kjer oprema in drugi potniki povzročajo številne okluzije. Dodatno omejitev predstavlja pomanjkanje javno dostopnih podatkovnih zbirk, ki bi zajemale raznolike pogoje v vozilih. Za reševanje teh izzivov smo zasnovali več različnih avtobusnih okolij in zbrali posnetke iz notranjosti vozil, s katerimi smo oblikovali novo podatkovno zbirko. Na podlagi zbrane zbirke smo izvedli primerjavo več pristopov globokega učenja za prepoznavo človeških aktivnosti, pri čemer naša metoda dosega najvišjo točnost v primerjavi z obstoječimi metodami.