論文の概要: Automatic Counting and Identification of Train Wagons Based on Computer Vision and Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.16307v1
• Date: Fri, 30 Oct 2020 14:56:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 17:03:47.820718
• Title: Automatic Counting and Identification of Train Wagons Based on Computer Vision and Deep Learning
• Title（参考訳）: コンピュータビジョンとディープラーニングに基づく列車ワゴンの自動カウントと識別
• Authors: Rayson Laroca, Alessander Cidral Boslooper, David Menotti
• Abstract要約: 提案手法は費用対効果が高く,RFIDに基づく解を容易に置き換えることができる。 このシステムは、識別コードに損傷があるため、列車のワゴンの一部を自動的に拒絶することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.84106972725917
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we present a robust and efficient solution for counting and identifying train wagons using computer vision and deep learning. The proposed solution is cost-effective and can easily replace solutions based on radiofrequency identification (RFID), which are known to have high installation and maintenance costs. According to our experiments, our two-stage methodology achieves impressive results on real-world scenarios, i.e., 100% accuracy in the counting stage and 99.7% recognition rate in the identification one. Moreover, the system is able to automatically reject some of the train wagons successfully counted, as they have damaged identification codes. The results achieved were surprising considering that the proposed system requires low processing power (i.e., it can run in low-end setups) and that we used a relatively small number of images to train our Convolutional Neural Network (CNN) for character recognition. The proposed method is registered, under number BR512020000808-9, with the National Institute of Industrial Property (Brazil).
• Abstract（参考訳）: 本研究では,コンピュータビジョンとディープラーニングを用いた列車ワゴンのカウントと識別のための,堅牢で効率的なソリューションを提案する。 提案手法は費用対効果が高く,高い設置コストとメンテナンスコストが知られているRFID(Radio frequency Identification)に基づくソリューションを簡単に置き換えることができる。 我々の実験によれば、2段階の手法は実世界のシナリオ、すなわち計算段階における100%精度と識別過程における99.7%の認識率で印象的な結果が得られる。 さらに、このシステムは、識別コードに障害があるため、うまくカウントされた列車ワゴンのいくつかを自動で拒否することができる。 その結果,提案システムは低処理能力(ローエンド設定で実行可能である)と比較的少数の画像を用いて文字認識のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練することを考えると,意外な結果を得た。 BR512020000808-9に登録され,国立産業財産研究所(Brazil)に登録されている。

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