Human intuition allows to detect abnormal driving scenarios in situations they never experienced before. Like humans detect those abnormal situations and take countermeasures to prevent collisions, self-driving cars need anomaly detection mechanisms. However, the literature lacks a standard benchmark for the comparison of anomaly detection algorithms. We fill the gap and propose the R-U-MAAD benchmark for unsupervised anomaly detection in multi-agent trajectories. The goal is to learn a representation of the normal driving from the training sequences without labels, and afterwards detect anomalies. We use the Argoverse Motion Forecasting dataset for the training and propose a test dataset of 160 sequences with human-annotated anomalies in urban environments. To this end we combine a replay of real-world trajectories and scene-dependent abnormal driving in the simulation. In our experiments we compare 11 baselines including linear models, deep auto-encoders and one-class classification models using standard anomaly detection metrics. The deep reconstruction and end-to-end one-class methods show promising results. The benchmark and the baseline models will be publicly available.


翻译:人类直觉可以发现在他们从未经历过的情况下的异常驾驶情况。像人类探测这些异常情况并采取反措施来防止碰撞一样,自驾驶汽车需要异常现象检测机制。然而,文献缺乏比较异常现象检测算法的标准基准。我们填补了空白并提出R-U-MAAD基准,用于在多试剂轨迹中进行不受监督的异常检测。目标是从没有标签的培训序列中了解正常驾驶的表示,然后发现异常现象。我们使用逆向动态预测数据集进行培训,并提出由160个序列组成的测试数据集,其中在城市环境中带有人类附加说明的异常现象。为此,我们将在模拟中将真实世界轨迹和场外异常驾驶结合起来。在我们的实验中,我们用标准的异常现象检测度指标对11个基线进行了比较,包括线性模型、深度自动电算器和单级分类模型。深度重建和端端至端一等方法显示了有希望的结果。基准和基线模型将公开提供。

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在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。 特别是在检测滥用与网络入侵时,有趣性对象往往不是罕见对象,但却是超出预料的突发活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象,于是许多异常检测方法(特别是无监督的方法)将对此类数据失效,除非进行了合适的聚集。相反,聚类分析算法可能可以检测出这些模式形成的微聚类。 有三大类异常检测方法。[1] 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集,并涉及到训练分类器(与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性)。半监督式异常检测方法根据一个给定的正常训练数据集创建一个表示正常行为的模型,然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性。
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