70、RGB-D铁路站台监测与场景理解及社交媒体网络暴力问题研究

RGB-D铁路站台监测与场景理解及社交媒体网络暴力问题研究

一、RGB - D铁路站台监测与场景理解

1. 数据集特点
   • 该数据集涵盖了多种场景，包括人群分组、儿童玩耍、轮椅使用者等情况，还包含了行李遗留在站台、物体掉入站台与列车之间等不常见场景。
   • 它捕捉了各种光照条件和环境背景，具有丰富的多样性。
2. 实验方法与配置
   • 选择的方法
     • 比较的立体引擎提供了相当的深度数据质量，为简洁起见，仅展示了一种（S3E）立体深度计算技术的结果。
     • 系统采用以下配置进行评估：
       • 一个立体引擎（S3E）：(n_s = 1)
       • 一个平台估计器（禁用掩码）：(n_{GP} = 1)
       • 三种基于图像（2D）的检测和跟踪算法：(n_{2D} = 3)，分别为Fast Object Tracker - FOT、Towards Realtime MOT - TRT - MOT、FairMOT
       • 一种基于深度的检测和跟踪算法：(n_{3D} = 1)
     • 这导致每个场景有(n = n_s · (n_{2D} + n_{GP} · n_{3D}) = 4)种不同的多目标跟踪（MOT）结果及其所有组合(c = \sum_{k