論文の概要: Improved detection of small objects in road network sequences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08416v1
- Date: Tue, 18 May 2021 10:13:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-19 20:44:02.967106
- Title: Improved detection of small objects in road network sequences
- Title（参考訳）: 道路網における小型物体の検出の改善
- Authors: Iv\'an Garc\'ia, Rafael Marcos Luque and Ezequiel L\'opez
- Abstract要約: 本稿では,畳み込みニューラルネットワークによる検出に基づく超解像プロセスを適用し,小型物体の検出手法を提案する。
本研究は, 異なるスケールの要素を含むトラヒック画像の集合に対して, モデルにより得られた検出値に従って効率を試験するために試験された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The vast number of existing IP cameras in current road networks is an
opportunity to take advantage of the captured data and analyze the video and
detect any significant events. For this purpose, it is necessary to detect
moving vehicles, a task that was carried out using classical artificial vision
techniques until a few years ago. Nowadays, significant improvements have been
obtained by deep learning networks. Still, object detection is considered one
of the leading open issues within computer vision.
The current scenario is constantly evolving, and new models and techniques
are appearing trying to improve this field. In particular, new problems and
drawbacks appear regarding detecting small objects, which correspond mainly to
the vehicles that appear in the road scenes. All this means that new solutions
that try to improve the low detection rate of small elements are essential.
Among the different emerging research lines, this work focuses on the detection
of small objects. In particular, our proposal aims to vehicle detection from
images captured by video surveillance cameras.
In this work, we propose a new procedure for detecting small-scale objects by
applying super-resolution processes based on detections performed by
convolutional neural networks \emph{(CNN)}. The neural network is integrated
with processes that are in charge of increasing the resolution of the images to
improve the object detection performance. This solution has been tested for a
set of traffic images containing elements of different scales to test the
efficiency according to the detections obtained by the model, thus
demonstrating that our proposal achieves good results in a wide range of
situations.
- Abstract（参考訳）: 現在の道路ネットワークにある膨大な数の既存のIPカメラは、取得したデータを利用してビデオを分析し、重要なイベントを検出する機会である。
この目的のためには、数年前まで古典的な人工視覚技術を用いて行われた作業である移動車を検出する必要がある。
現在、深層学習ネットワークによって大幅に改善されている。
それでも、オブジェクト検出はコンピュータビジョンにおける主要なオープン問題の1つと考えられている。
現在のシナリオは絶えず進化しており、この分野を改善しようとする新しいモデルやテクニックが現れています。
特に、道路シーンに登場する車両に主に対応している小型物体の検出に関して、新たな問題や欠点が現れる。
これらのことは、小さな元素の低い検出率を改善する新しいソリューションが不可欠であることを意味している。
様々な研究ラインの中で、この研究は小さな物体の検出に焦点を当てている。
特に,本提案では,ビデオ監視カメラで撮影した画像からの車両検出を目的とした。
本研究では,畳み込みニューラルネットワーク \emph{(CNN)} による検出に基づく超解像プロセスを適用することで,小型物体の検出を行う新しい手法を提案する。
ニューラルネットワークは、画像の解像度を向上させるプロセスと統合され、オブジェクト検出性能が向上する。
この手法は,様々なスケールの要素を含む一組のトラヒック画像に対して,モデルにより得られた検出結果に応じて効率性をテストすることで,幅広い状況において良好な結果が得られることを示す。
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