論文の概要: A serial dual-channel library occupancy detection system based on Faster RCNN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16080v1
• Date: Wed, 28 Jun 2023 10:27:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 14:47:16.759474
• Title: A serial dual-channel library occupancy detection system based on Faster RCNN
• Title（参考訳）: 高速rcnnに基づく連続的二重チャネルライブラリ占有検知システム
• Authors: Guoqiang Yang, Xiaowen Chang, Zitong Wang, Min Yang and Xin Chen
• Abstract要約: ソフトウェアベースのシート予約やセンサーベースの占有検知といった既存のソリューションは、この問題に効果的に対処するには不十分であることが証明されている。 本稿では,Faster RCNNに基づく2チャネルオブジェクト検出モデルを提案する。 ユーザフレンドリーなWebインターフェースとモバイルAPPを開発し,図書館利用者検出のためのコンピュータビジョンベースのプラットフォームを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.536081946336736
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The phenomenon of seat occupancy in university libraries is a prevalent issue. However, existing solutions, such as software-based seat reservations and sensors-based occupancy detection, have proven to be inadequate in effectively addressing this problem. In this study, we propose a novel approach: a serial dual-channel object detection model based on Faster RCNN. Furthermore, we develop a user-friendly Web interface and mobile APP to create a computer vision-based platform for library seat occupancy detection. To construct our dataset, we combine real-world data collec-tion with UE5 virtual reality. The results of our tests also demonstrate that the utilization of per-sonalized virtual dataset significantly enhances the performance of the convolutional neural net-work (CNN) in dedicated scenarios. The serial dual-channel detection model comprises three es-sential steps. Firstly, we employ Faster RCNN algorithm to determine whether a seat is occupied by an individual. Subsequently, we utilize an object classification algorithm based on transfer learning, to classify and identify images of unoccupied seats. This eliminates the need for manual judgment regarding whether a person is suspected of occupying a seat. Lastly, the Web interface and APP provide seat information to librarians and students respectively, enabling comprehensive services. By leveraging deep learning methodologies, this research effectively addresses the issue of seat occupancy in library systems. It significantly enhances the accuracy of seat occupancy recognition, reduces the computational resources required for training CNNs, and greatly improves the effi-ciency of library seat management.
• Abstract（参考訳）: 大学図書館における座席占有現象が問題となっている。 しかし、ソフトウェアベースの座席予約やセンサーによる占有検知といった既存のソリューションは、この問題に効果的に対処するには不十分であることが証明されている。 本研究では,高速なrcnnに基づく連続2チャンネル物体検出モデルを提案する。 さらに,ユーザフレンドリーなWebインターフェースとモバイルAPPを開発し,図書館利用者検出のためのコンピュータビジョンベースのプラットフォームを構築する。 データセットを構築するために、現実世界のデータコレックオプションとUE5バーチャルリアリティを組み合わせる。 実験の結果,音素単位の仮想データセットの利用は,専用シナリオにおける畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の性能を著しく向上させることが示された。 シリアルデュアルチャネル検出モデルは、3つのステップを含む。 まず、座席が個人によって占有されているかどうかを判断するために、より高速なRCNNアルゴリズムを用いる。 その後、移動学習に基づく物体分類アルゴリズムを用いて、未占有座席の画像の分類と識別を行う。 これにより、座席を占拠した疑いがあるかどうかについて、手動で判断する必要がなくなる。 最後に、WebインターフェースとAPPは、それぞれ図書館員と学生に座席情報を提供し、包括的なサービスを可能にする。 本研究は,深層学習手法を活用することで,図書館システムにおける座席占有の課題を効果的に解決する。 シート占有率認識の精度を大幅に向上させ,CNNのトレーニングに必要な計算資源を削減し,ライブラリーシート管理の効率を大幅に向上させる。

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