IITB Corridor

为了对异常活动检测任务的现有技术进行基准测试，我们引入了一个新的数据集，该数据集由抗议、追逐、打架、突然奔跑等群体活动以及躲脸、游荡、无人看管等单人活动组成行李，携带可疑物品和骑自行车（在步行区）。我们相信这样的数据集将激发对人类活动分析的调查，以考虑单人或多人互动。我们将其命名为 IITB-Corridor 数据集。 IITB-Corridor 是一个包含 4,83,566 帧的大规模监控数据集，将免费提供用于研究目的。

To benchmark state-of-the-art methods for anomalous activity detection tasks, we introduce a novel dataset. This dataset includes group activities such as protests, chases, fights, and sudden runs, alongside individual activities including face hiding, loitering, unattended luggage, carrying suspicious items, and cycling within pedestrian-only zones. We posit that this dataset will inspire research on human activity analysis that accounts for interactions between individual persons or groups of people. We designate this dataset as the IITB-Corridor Dataset. The IITB-Corridor Dataset is a large-scale surveillance dataset containing 483,566 frames, and will be freely accessible for research purposes.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

IITB Corridor是一个用于异常活动检测的大规模监控数据集，包含4,83,566帧视频数据，涵盖抗议、追逐、打架等群体活动以及躲脸、游荡等单人活动。该数据集由印度理工学院孟买分校于2019年发布，旨在为计算机视觉领域的研究提供基准测试资源，并免费开放用于学术研究。