BiPOCO：歩行者異常検出を目的としたポーズ制約付き双向軌道予測

本稿では、歩行者の異常行動を動画内で検出するための、ポーズ制約付き双方向軌道予測モデル「BiPOCO（Bi-directional trajectory predictor with POse COnstraints）」を提案する。従来の特徴再構成に基づく手法とは異なり、本研究では歩行者の将来軌道を予測し、その予測結果と期待される行動との乖離を検出することで、異常行動を識別するアプローチを採用している。提案モデルに新たな構成型ポーズベースの損失関数を導入し、各身体関節の予測誤差を活用することで、歩行者の異常行動検出を実現している。実験結果から、BiPOCOは歩行者異常行動を高い検出率（最大87.0%）で検出可能であり、ポーズ制約の導入により、予測における正常行動と異常行動の区別が明確に可能であることが示された。本研究は、異常検出に予測に基づく手法を用いる既存の研究を拡張するものであり、自動運転や監視など、安全性が求められる応用分野への貢献が期待される。コードは https://github.com/akanuasiegbu/BiPOCO にて公開されている。