論文の概要: Deep Learning Based Traffic Surveillance System For Missing and
Suspicious Car Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08783v1
- Date: Fri, 17 Jul 2020 07:18:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-09 13:56:53.981616
- Title: Deep Learning Based Traffic Surveillance System For Missing and
Suspicious Car Detection
- Title（参考訳）: 行方不明・不審な車検出のための深層学習に基づく交通監視システム
- Authors: K.V. Kadambari, Vishnu Vardhan Nimmalapudi
- Abstract要約: 本稿では,盗難・盗難車検出のためのディープラーニングに基づく自動交通監視システムを提案する。
Select-Detector, Image Quality Enhancer, Image Transformer, Smart Recognizerの4つの部分で構成されている。
提案手法の有効性は、政府のCCTVカメラの映像で検証され、盗難・盗難車両を87%の精度で識別する結果となった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Vehicle theft is arguably one of the fastest-growing types of crime in India.
In some of the urban areas, vehicle theft cases are believed to be around 100
each day. Identification of stolen vehicles in such precarious scenarios is not
possible using traditional methods like manual checking and radio frequency
identification(RFID) based technologies. This paper presents a deep learning
based automatic traffic surveillance system for the detection of
stolen/suspicious cars from the closed circuit television(CCTV) camera footage.
It mainly comprises of four parts: Select-Detector, Image Quality Enhancer,
Image Transformer, and Smart Recognizer. The Select-Detector is used for
extracting the frames containing vehicles and to detect the license plates much
efficiently with minimum time complexity. The quality of the license plates is
then enhanced using Image Quality Enhancer which uses pix2pix generative
adversarial network(GAN) for enhancing the license plates that are affected by
temporal changes like low light, shadow, etc. Image Transformer is used to
tackle the problem of inefficient recognition of license plates which are not
horizontal(which are at an angle) by transforming the license plate to
different levels of rotation and cropping. Smart Recognizer recognizes the
license plate number using Tesseract optical character recognition(OCR) and
corrects the wrongly recognized characters using Error-Detector. The
effectiveness of the proposed approach is tested on the government's CCTV
camera footage, which resulted in identifying the stolen/suspicious cars with
an accuracy of 87%.
- Abstract（参考訳）: 自動車盗難は、インドで最も急成長している犯罪の1つだ。
都市部の一部では、車両盗難事件は1日あたり約100件とされている。
このような不安定なシナリオでは、手動チェックやrfid(radio frequency identification)ベースの技術を用いた盗難車両の識別は不可能である。
本稿では,cctvカメラ映像から盗難車や盗車を検出するための,ディープラーニングを用いた自動交通監視システムを提案する。
Select-Detector, Image Quality Enhancer, Image Transformer, Smart Recognizerの4つの部分で構成されている。
Select-Detectorは、車両を含むフレームを抽出し、最小時間複雑さでライセンスプレートをはるかに効率的に検出するために使用される。
ライセンスプレートの品質は、低光や影などの時間的変化の影響を受けやすいライセンスプレートを強化するために、ピクセル生成逆数ネットワーク(GAN)を使用する画像品質エンハンサーを用いて向上される。
画像トランスフォーマは、ライセンスプレートを異なる回転や切り込みのレベルに変換することで、水平(角度)でないナンバープレートの非効率な認識問題に対処するために使用される。
Smart RecognizerはTesseract光文字認識(OCR)を用いてライセンスプレート番号を認識し、エラー検出器を用いて誤認識文字を補正する。
提案手法の有効性は、政府のCCTVカメラの映像で検証され、盗難・盗難車両を87%の精度で識別する結果となった。
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