Ausgewählte Arbeiten

Publikation / BNAIC–BeNeLearn 2023

Aggressives Fahrverhalten erkennen.

Eine Studie zu aufmerksamkeitsbasierter Handlungserkennung, hybrider Modellarchitektur und interpretierbaren Hinweisen in Fahrvideos.

Autor:innen
J. Aechtner, A. Wilbik & M. Popa
Veröffentlicht
Springer · 2025
DOI
10.1007/978-3-031-74650-5_4
Ein Auto auf einer europäischen Straße in der Abenddämmerung
KI-generiertes Bild

Die Publikation

Handlungen erkennen, während sie geschehen.

Wir untersuchten aggressives Fahrverhalten im METEOR-Datensatz mit zwei Modellen zur fortlaufenden Handlungserkennung: OadTR und Colar. Die Studie vergleicht ihre jeweiligen Stärken und analysiert, wie die Häufigkeit einzelner Klassen in den Trainingsdaten mit der Erkennungsleistung zusammenhängt.

Zusätzlich entwickelten wir eine hybride Architektur, die kategorische Beispiele mit der Vorhersage zukünftiger Videobilder verbindet. Um die Ergebnisse nachvollziehbarer zu machen, verfolgten wir die Wege der Verkehrsteilnehmenden durch Raum und Zeit und identifizierten so wichtige Hinweise für einzelne Vorhersagen.