論文の概要: Advanced computer vision for extracting georeferenced vehicle trajectories from drone imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02136v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 14:49:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:39:29.659746
• Title: Advanced computer vision for extracting georeferenced vehicle trajectories from drone imagery
• Title（参考訳）: ドローン画像からのジオレファレンス車両軌跡抽出のための高度なコンピュータビジョン
• Authors: Robert Fonod, Haechan Cho, Hwasoo Yeo, Nikolas Geroliminis,
• Abstract要約: 本稿では,高高度ドローン映像からジオレファレンスされた車両軌跡を抽出する枠組みを提案する。 私たちは最先端のコンピュータビジョンとディープラーニングを使って、エンドツーエンドのパイプラインを作成しています。 結果は、精密で費用対効果の高い都市交通監視のために、ドローン技術と高度なコンピュータビジョンを統合する可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.387337528923525
• License:
• Abstract: This paper presents a framework for extracting georeferenced vehicle trajectories from high-altitude drone footage, addressing key challenges in urban traffic monitoring and limitations of traditional ground-based systems. We employ state-of-the-art computer vision and deep learning to create an end-to-end pipeline that enhances vehicle detection, tracking, and trajectory stabilization. Conducted in the Songdo International Business District, South Korea, the study used a multi-drone experiment over 20 intersections, capturing approximately 12TB of 4K video data over four days. We developed a novel track stabilization method that uses detected vehicle bounding boxes as exclusion masks during image registration, which, combined with advanced georeferencing techniques, accurately transforms vehicle coordinates into real-world geographical data. Additionally, our framework includes robust vehicle dimension estimation and detailed road segmentation for in-depth traffic analysis. The framework produced two high-quality datasets: the Songdo Traffic dataset, comprising nearly 1 million unique vehicle trajectories, and the Songdo Vision dataset, containing over 5,000 human-annotated frames with about 300,000 vehicle instances in four classes. Comparisons between drone-derived data and high-precision sensor data from an instrumented probe vehicle highlight the accuracy and consistency of our framework's extraction in dense urban settings. By publicly releasing these datasets and the pipeline source code, this work sets new benchmarks for data quality, reproducibility, and scalability in traffic research. Results demonstrate the potential of integrating drone technology with advanced computer vision for precise, cost-effective urban traffic monitoring, providing valuable resources for the research community to develop intelligent transportation systems and improve traffic management strategies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,都市交通監視における重要な課題に対処するため,高高度ドローン映像からジオレファレンスされた車両軌跡を抽出する枠組みを提案する。 我々は最先端のコンピュータビジョンとディープラーニングを使用して、車両の検出、追跡、軌道安定化を強化するエンドツーエンドパイプラインを作成します。 韓国のSongdo International Business Districtで行なわれたこの研究は、20の交差点で複数のドローン実験を行い、4日間で約12TBの4Kビデオデータを収集した。 画像登録時に検出された車両境界ボックスを排他マスクとして利用し,高度ジオレファレンス技術と組み合わせて,車両座標を実世界の地理データに正確に変換する新しいトラック安定化手法を開発した。 さらに,本フレームワークは,車内交通分析のためのロバストな車両次元推定と詳細な道路セグメント化を含む。 このフレームワークは、2つの高品質なデータセットを生成した。Songdo Trafficデータセットは100万近いユニークな車両軌跡で構成されており、Songdo Visionデータセットは5000以上の人称アノテートフレームと4つのクラスで約30万の車両インスタンスを含んでいる。 観測車両から得られたドローン由来のデータと高精度センサーデータの比較により,都市部の密集した環境下でのフレームワークの抽出精度と一貫性が明らかになった。 これらのデータセットとパイプラインのソースコードを公開することにより、この研究は、トラフィック研究におけるデータ品質、再現性、スケーラビリティのベンチマークを新たに設定する。 研究コミュニティがインテリジェントな交通システムを開発し、交通管理戦略を改善するための貴重な資源を提供するため、より正確で費用効率の高い都市交通監視のための高度なコンピュータビジョンとドローン技術を統合する可能性を実証した。

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