論文の概要: P-YOLOv8: Efficient and Accurate Real-Time Detection of Distracted Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15602v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 02:56:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:20:34.676096
• Title: P-YOLOv8: Efficient and Accurate Real-Time Detection of Distracted Driving
• Title（参考訳）: P-YOLOv8:分散運転の効率的かつ高精度リアルタイム検出
• Authors: Mohamed R. Elshamy, Heba M. Emara, Mohamed R. Shoaib, Abdel-Hameed A. Badawy,
• Abstract要約: 引き離された運転は重大な安全上の問題であり、世界中で多くの死者と負傷につながっている。 本研究では、注意をそらされた運転行動を検出するための効率的でリアルタイムな機械学習モデルの必要性に対処する。 リアルタイムオブジェクト検出システムを導入し、速度と精度の両方に最適化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Distracted driving is a critical safety issue that leads to numerous fatalities and injuries worldwide. This study addresses the urgent need for efficient and real-time machine learning models to detect distracted driving behaviors. Leveraging the Pretrained YOLOv8 (P-YOLOv8) model, a real-time object detection system is introduced, optimized for both speed and accuracy. This approach addresses the computational constraints and latency limitations commonly associated with conventional detection models. The study demonstrates P-YOLOv8 versatility in both object detection and image classification tasks using the Distracted Driver Detection dataset from State Farm, which includes 22,424 images across ten behavior categories. Our research explores the application of P-YOLOv8 for image classification, evaluating its performance compared to deep learning models such as VGG16, VGG19, and ResNet. Some traditional models often struggle with low accuracy, while others achieve high accuracy but come with high computational costs and slow detection speeds, making them unsuitable for real-time applications. P-YOLOv8 addresses these issues by achieving competitive accuracy with significant computational cost and efficiency advantages. In particular, P-YOLOv8 generates a lightweight model with a size of only 2.84 MB and a lower number of parameters, totaling 1,451,098, due to its innovative architecture. It achieves a high accuracy of 99.46 percent with this small model size, opening new directions for deployment on inexpensive and small embedded devices using Tiny Machine Learning (TinyML). The experimental results show robust performance, making P-YOLOv8 a cost-effective solution for real-time deployment. This study provides a detailed analysis of P-YOLOv8's architecture, training, and performance benchmarks, highlighting its potential for real-time use in detecting distracted driving.
• Abstract（参考訳）: 引き離された運転は重大な安全上の問題であり、世界中で多くの死者と負傷につながっている。 この研究は、注意をそらされた運転行動を検出するために、効率的でリアルタイムな機械学習モデルの必要性に対処する。 Pretrained YOLOv8 (P-YOLOv8) モデルを利用して、リアルタイムオブジェクト検出システムを導入し、速度と精度の両方に最適化した。 提案手法は,従来の検出モデルに共通する計算制約と遅延制限に対処する。 この研究は、State FarmのDistracted Driver Detectionデータセットを用いて、オブジェクト検出と画像分類の両方のタスクにおいて、P-YOLOv8の汎用性を実証した。 本稿では,VGG16,VGG19,ResNetなどのディープラーニングモデルと比較して,P-YOLOv8の画像分類への応用について検討した。 従来のモデルは、しばしば低い精度で苦労するが、高い計算コストと遅い検出速度を持つモデルもあり、リアルタイムアプリケーションには適さない。 P-YOLOv8は、計算コストと効率性に優れた競合精度でこれらの問題に対処する。 特に、P-YOLOv8は2.84MBの軽量モデルと1,451,098の少ないパラメータを生成する。 この小さなモデルサイズで99.6%の精度を達成し、Tiny Machine Learning (TinyML)を使用して、安価で小さな組み込みデバイスにデプロイするための新たな方向を開く。 実験結果は、P-YOLOv8をリアルタイムデプロイメントのコスト効率の高いソリューションにする、堅牢な性能を示している。 この研究は、P-YOLOv8のアーキテクチャ、トレーニング、パフォーマンスベンチマークを詳細に分析し、注意をそらした運転を検出するためのリアルタイム使用の可能性を強調した。

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