論文の概要: CNN based Intelligent Streetlight Management Using Smart CCTV Camera and Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08633v2
• Date: Fri, 24 Mar 2023 17:32:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-27 18:30:07.060291
• Title: CNN based Intelligent Streetlight Management Using Smart CCTV Camera and Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: スマートCCTVカメラとセマンティックセグメンテーションを用いたCNNによる知的街路管理
• Authors: Md Sakib Ullah Sourav, Huidong Wang, Mohammad Raziuddin Chowdhury, Rejwan Bin Sulaiman
• Abstract要約: 街灯は、不要な地域では、あまりにも多くの光を発生させます。 本研究の目的は,コンピュータビジョン技術を利用したスマートトランスポート監視システムと閉回路テレビ(CCTV)カメラを組み合わせることで,新たな街灯制御手法を開発することである。 街路灯「ON」と「OFF」を自動変換して省エネ化を図った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the most neglected sources of energy loss is streetlights which generate too much light in areas where it is not required. Energy waste has enormous economic and environmental effects. In addition, due to the conventional manual nature of the operation, streetlights are frequently seen being turned ON during the day and OFF in the evening, which is regrettable even in the twenty-first century. These issues require automated streetlight control in order to be resolved. This study aims to develop a novel streetlight controlling method by combining a smart transport monitoring system powered by computer vision technology with a closed circuit television (CCTV) camera that allows the light-emitting diode (LED) streetlight to automatically light up with the appropriate brightness by detecting the presence of pedestrians or vehicles and dimming the streetlight in their absence using semantic image segmentation from the CCTV video streaming. Consequently, our model distinguishes daylight and nighttime, which made it feasible to automate the process of turning the streetlight 'ON' and 'OFF' to save energy consumption costs. According to the aforementioned approach, geolocation sensor data could be utilized to make more informed streetlight management decisions. To complete the tasks, we consider training the U-net model with ResNet-34 as its backbone. The validity of the models is guaranteed with the use of assessment matrices. The suggested concept is straightforward, economical, energy-efficient, long-lasting, and more resilient than conventional alternatives.
• Abstract（参考訳）: 最も無視されたエネルギー損失の源の1つは街灯であり、不要な地域ではあまりにも多くの光を発生させる。 エネルギー廃棄物は経済と環境に大きな影響を及ぼす。 また、通常の手動運転のため、昼は街灯が点灯し、夜はOFが点灯することがしばしば見られるが、これは21世紀になっても残念である。 これらの問題は解決するために自動街灯制御を必要とする。 本研究の目的は,コンピュータビジョン技術を利用したスマートトランスポート監視システムと閉回路テレビ(CCTV)カメラを組み合わせることで,歩行者や車両の存在を検知し,CCTVビデオストリーミングからのセマンティックイメージセグメンテーションを用いて,街灯を不要にすることで,発光ダイオード(LED)の街灯が適切な明るさで自動的に照らされるようにすることにある。 その結果、昼と夜を区別し、街灯のオン/オフを自動化して省エネを図ることが可能となった。 前述のアプローチによると、位置情報センサーデータは、よりインフォームドな街灯管理の決定に利用することができる。 タスクを完了させるために、ResNet-34をバックボーンとしてU-netモデルをトレーニングすることを検討する。 モデルの有効性は評価行列の使用によって保証される。 提案された概念は、従来の代替案よりも単純で、経済的、エネルギー効率、長期的、弾力性が高い。

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