論文の概要: Real-Time Vehicle Detection and Urban Traffic Behavior Analysis Based on
UAV Traffic Videos on Mobile Devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16246v1
- Date: Mon, 26 Feb 2024 02:09:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-27 14:56:18.123325
- Title: Real-Time Vehicle Detection and Urban Traffic Behavior Analysis Based on
UAV Traffic Videos on Mobile Devices
- Title（参考訳）: モバイル端末におけるUAVトラフィック映像に基づくリアルタイム車両検出と都市交通行動解析
- Authors: Yuan Zhu, Yanqiang Wang, Yadong An, Hong Yang, Yiming Pan
- Abstract要約: 本稿では,ドローン技術,iOS開発,深層学習技術を統合し,モバイル端末上での交通映像取得,物体検出,物体追跡,交通行動解析機能を統合する。
車両物体検出は精度98.27%、リコール率87.93%に達し、リアルタイム処理能力は毎秒30フレームで安定している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.30857727025523
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper focuses on a real-time vehicle detection and urban traffic
behavior analysis system based on Unmanned Aerial Vehicle (UAV) traffic video.
By using UAV to collect traffic data and combining the YOLOv8 model and SORT
tracking algorithm, the object detection and tracking functions are implemented
on the iOS mobile platform. For the problem of traffic data acquisition and
analysis, the dynamic computing method is used to process the performance in
real time and calculate the micro and macro traffic parameters of the vehicles,
and real-time traffic behavior analysis is conducted and visualized. The
experiment results reveals that the vehicle object detection can reach 98.27%
precision rate and 87.93% recall rate, and the real-time processing capacity is
stable at 30 frames per seconds. This work integrates drone technology, iOS
development, and deep learning techniques to integrate traffic video
acquisition, object detection, object tracking, and traffic behavior analysis
functions on mobile devices. It provides new possibilities for lightweight
traffic information collection and data analysis, and offers innovative
solutions to improve the efficiency of analyzing road traffic conditions and
addressing transportation issues for transportation authorities.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,無人航空機(UAV)の交通映像に基づくリアルタイム車両検出と都市交通行動分析システムについて述べる。
UAVを用いてトラフィックデータを収集し、YOLOv8モデルとSORT追跡アルゴリズムを組み合わせることにより、iOSモバイルプラットフォーム上でオブジェクトの検出と追跡機能を実装する。
交通データ取得・分析の問題に対して,車両のマイクロトラフィックパラメータおよびマクロトラフィックパラメータをリアルタイムに処理し,リアルタイムトラフィック挙動解析を行い,可視化する。
実験の結果,車両の物体検出精度は98.27%,リコール率87.93%,リアルタイム処理能力は30フレーム/秒で安定であることが判明した。
この研究は、ドローン技術、ios開発、ディープラーニング技術を統合し、モバイルデバイス上でのトラヒックビデオ取得、オブジェクト検出、オブジェクト追跡、トラヒック行動分析機能を統合する。
軽量な交通情報収集とデータ分析の新たな可能性を提供し、道路交通状況の分析と交通機関の交通問題に対処するための革新的なソリューションを提供する。
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