論文の概要: Enhanced Vehicle Re-identification for ITS: A Feature Fusion approach
using Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06579v1
- Date: Sat, 13 Aug 2022 05:59:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-16 13:46:17.595168
- Title: Enhanced Vehicle Re-identification for ITS: A Feature Fusion approach
using Deep Learning
- Title（参考訳）: itsの車両再識別:深層学習を用いた機能融合アプローチ
- Authors: Ashutosh Holla B, Manohara Pai M.M, Ujjwal Verma, Radhika M. Pai
- Abstract要約: 自動車の再識別はコンピュータビジョンとロボット工学の分野に関心を寄せている。
本稿では,CCTVカメラで車両を再識別するためのフレームワークを開発した。
このフレームワークは、CCTVカメラ20台で観測された81のユニークな車両識別を含むデータセットでテストされている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In recent years, the development of robust Intelligent transportation systems
(ITS) is tackled across the globe to provide better traffic efficiency by
reducing frequent traffic problems. As an application of ITS, vehicle
re-identification has gained ample interest in the domain of computer vision
and robotics. Convolutional neural network (CNN) based methods are developed to
perform vehicle re-identification to address key challenges such as occlusion,
illumination change, scale, etc. The advancement of transformers in computer
vision has opened an opportunity to explore the re-identification process
further to enhance performance. In this paper, a framework is developed to
perform the re-identification of vehicles across CCTV cameras. To perform
re-identification, the proposed framework fuses the vehicle representation
learned using a CNN and a transformer model. The framework is tested on a
dataset that contains 81 unique vehicle identities observed across 20 CCTV
cameras. From the experiments, the fused vehicle re-identification framework
yields an mAP of 61.73% which is significantly better when compared with the
standalone CNN or transformer model.
- Abstract（参考訳）: 近年,頻繁な交通問題を低減し,より効率的な交通効率を実現するため,堅牢なインテリジェント交通システム(ITS)の開発が世界中で進められている。
ITSの応用として、車両の再識別はコンピュータビジョンとロボティクスの分野において大きな関心を集めている。
畳み込みニューラルネットワーク(convolutional neural network, cnn)に基づく手法を開発し, 咬合, 照明変化, スケールなどの重要な課題に対処するため, 車両の再同定を行う。
コンピュータビジョンにおけるトランスフォーマーの進歩は、さらに性能を高めるために再同定プロセスを探求する機会を開いた。
本稿では,CCTVカメラで車両を再識別するためのフレームワークを開発した。
再同定を行うため,提案手法はCNNと変圧器モデルを用いて学習した車両表現を融合する。
このフレームワークは、CCTVカメラ20台で観測された81のユニークな車両識別を含むデータセットでテストされている。
実験の結果、融合車両の再識別フレームワークは61.73%のmAPが得られるが、これはスタンドアロンのCNNやトランスフォーマーモデルと比較してかなり良い。
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