論文の概要: HOG, LBP and SVM based Traffic Density Estimation at Intersection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01770v1
• Date: Mon, 4 May 2020 18:08:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 01:14:25.799470
• Title: HOG, LBP and SVM based Traffic Density Estimation at Intersection
• Title（参考訳）: HOG, LBP, SVMを用いた交差点交通密度推定
• Authors: Devashish Prasad, Kshitij Kapadni, Ayan Gadpal, Manish Visave, Kavita Sultanpure
• Abstract要約: 車両の大量輸送は交通渋滞、不要な遅延、汚染、損失、健康問題、事故、緊急車両の通行、交通違反を引き起こす。 従来の交通管理・制御システムではこの問題に対処できない。 交通流の効率を高めるために最適化された、賢明な制御システムが必要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.199844472131922
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Increased amount of vehicular traffic on roads is a significant issue. High amount of vehicular traffic creates traffic congestion, unwanted delays, pollution, money loss, health issues, accidents, emergency vehicle passage and traffic violations that ends up in the decline in productivity. In peak hours, the issues become even worse. Traditional traffic management and control systems fail to tackle this problem. Currently, the traffic lights at intersections aren't adaptive and have fixed time delays. There's a necessity of an optimized and sensible control system which would enhance the efficiency of traffic flow. Smart traffic systems perform estimation of traffic density and create the traffic lights modification consistent with the quantity of traffic. We tend to propose an efficient way to estimate the traffic density on intersection using image processing and machine learning techniques in real time. The proposed methodology takes pictures of traffic at junction to estimate the traffic density. We use Histogram of Oriented Gradients (HOG), Local Binary Patterns (LBP) and Support Vector Machine (SVM) based approach for traffic density estimation. The strategy is computationally inexpensive and can run efficiently on raspberry pi board. Code is released at https://github.com/DevashishPrasad/Smart-Traffic-Junction.
• Abstract（参考訳）: 道路交通量の増加は重要な問題である。 自動車の交通量が多いと、交通渋滞、不必要な遅延、公害、資金損失、健康問題、事故、緊急車両の通過、交通違反が発生し、生産性が低下する。 ピーク時には、問題はさらに悪化する。 従来の交通管理と制御システムはこの問題に対処できない。 現在、交差点の信号機は適応性がなく、時間的遅れがある。 交通流の効率を高めるために最適化された、賢明な制御システムが必要である。 スマート交通システムは,交通密度の推定を行い,交通量に応じて信号機を改造する。 我々は,画像処理と機械学習技術を用いて交差点の交通密度をリアルタイムで推定する効率的な手法を提案する傾向がある。 提案手法は交通密度を推定するためにジャンクションにおける交通の写真を撮影する。 トラフィック密度推定には,Histogram of Oriented Gradients (HOG), Local Binary Patterns (LBP), Support Vector Machine (SVM) を用いる。 この戦略は計算コストが安く、raspberry piボード上で効率的に実行できる。 コードはhttps://github.com/DevashishPrasad/Smart-Traffic-Junctionで公開されている。

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