論文の概要: DGNN-YOLO: Dynamic Graph Neural Networks with YOLO11 for Small Object Detection and Tracking in Traffic Surveillance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17251v2
• Date: Mon, 02 Dec 2024 16:37:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 16:42:42.84669
• Title: DGNN-YOLO: Dynamic Graph Neural Networks with YOLO11 for Small Object Detection and Tracking in Traffic Surveillance
• Title（参考訳）: DGNN-YOLO:交通サーベイランスにおける小物体検出・追跡のためのYOLO11を用いた動的グラフニューラルネットワーク
• Authors: Shahriar Soudeep, M. F. Mridha, Md Abrar Jahin, Nilanjan Dey,
• Abstract要約: 本稿では,動的グラフニューラルネットワーク(DGNN)をYOLO11と統合した新しいフレームワークであるDGNN-YOLOについて紹介する。 グラフ構造の構築と更新により、DGNN-YOLOはオブジェクトをノードとして、そのインタラクションをエッジとして効果的に表現し、複雑でダイナミックな環境で適応的で正確なトラッキングを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0681376988193843
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate detection and tracking of small objects such as pedestrians, cyclists, and motorbikes are critical for traffic surveillance systems, which are crucial in improving road safety and decision-making in intelligent transportation systems. However, traditional methods struggle with challenges such as occlusion, low resolution, and dynamic traffic conditions, necessitating innovative approaches to address these limitations. This paper introduces DGNN-YOLO, a novel framework integrating dynamic graph neural networks (DGNN) with YOLO11 to enhance small object detection and tracking in traffic surveillance systems. The framework leverages YOLO11's advanced spatial feature extraction capabilities for precise object detection and incorporates DGNN to model spatial-temporal relationships for robust real-time tracking dynamically. By constructing and updating graph structures, DGNN-YOLO effectively represents objects as nodes and their interactions as edges, ensuring adaptive and accurate tracking in complex and dynamic environments. Extensive experiments demonstrate that DGNN-YOLO consistently outperforms state-of-the-art methods in detecting and tracking small objects under diverse traffic conditions, achieving the highest precision (0.8382), recall (0.6875), and mAP@0.5:0.95 (0.6476), showcasing its robustness and scalability, particularly in challenging scenarios involving small and occluded objects. This work provides a scalable, real-time traffic surveillance and analysis solution, significantly contributing to intelligent transportation systems.
• Abstract（参考訳）: 歩行者、サイクリスト、バイクなどの小さな物体の正確な検出と追跡は、交通監視システムにとって重要であり、インテリジェント交通システムにおける道路安全と意思決定の改善に不可欠である。 しかし、従来の手法は、閉塞、低解像度、動的交通条件といった課題に苦しむため、これらの制限に対処するために革新的なアプローチが必要である。 本稿では,動的グラフニューラルネットワーク(DGNN)とYOLO11を統合する新しいフレームワークであるDGNN-YOLOについて紹介する。 このフレームワークは、YOLO11の高度な空間特徴抽出機能を活用して精度の高いオブジェクト検出を行い、DGNNを組み込んで空間時間関係をモデル化し、堅牢なリアルタイムトラッキングを動的に行う。 グラフ構造の構築と更新により、DGNN-YOLOはオブジェクトをノードとして、そのインタラクションをエッジとして効果的に表現し、複雑でダイナミックな環境で適応的で正確なトラッキングを保証する。 大規模な実験により、DGNN-YOLOは様々な交通条件下での小さな物体の検出と追跡において常に最先端の手法より優れており、特に小さい物体と隠蔽物体を含む困難なシナリオにおいて、その頑丈さとスケーラビリティを示し、最高精度 (0.8382)、リコール (0.6875)、mAP@0.5:0.95 (0.6476) を達成している。 この作業はスケーラブルでリアルタイムな交通監視および分析ソリューションを提供し、インテリジェントな交通システムに大きく貢献する。

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