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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17251v3
• Date: Wed, 11 Dec 2024 09:04:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 13:59:42.491921
• Title: DGNN-YOLO: Interpretable 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を紹介する。 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、インタラクションをエッジとして効果的に表現する。 実験により、DGNN-YOLOは様々な交通条件下で小さな物体を検出し、追跡する最先端の手法より一貫して優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0681376988193843
• License:
• Abstract: Accurate detection and tracking of small objects, such as pedestrians, cyclists, and motorbikes, is critical for traffic surveillance systems, which are crucial for improving road safety and decision-making in intelligent transportation systems. However, traditional methods face 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 a 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, thereby ensuring adaptive and accurate tracking in complex and dynamic environments. Additionally, Grad-CAM, Grad-CAM++, and Eigen-CAM visualization techniques were applied to DGNN-YOLO to provide model-agnostic interpretability and deeper insights into the model's decision-making process, enhancing its transparency and trustworthiness. Extensive experiments demonstrated that DGNN-YOLO consistently outperformed 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), showing its robustness and scalability, particularly in challenging scenarios involving small and occluded objects. This study 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、従来の手法では、閉塞、低解像度、動的交通条件といった課題に直面しており、これらの制限に対処するには革新的なアプローチが必要である。 本稿では,交通監視システムにおいて,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を紹介する。 このフレームワークは、YOLO11の高度な空間特徴抽出機能を利用して、正確なオブジェクト検出を行い、DGNNを組み込んで、空間的時間的関係をモデル化し、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。 さらに、DGNN-YOLOにGrad-CAM、Grad-CAM++、Eigen-CAM可視化技術を適用し、モデルに依存しない解釈可能性とモデルの意思決定プロセスに対する深い洞察を提供し、透明性と信頼性を高めた。 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ける最先端の手法より一貫して優れており、特に小型で閉塞された物体を含む難解なシナリオにおいて、その堅牢性とスケーラビリティを示す最も高い精度 (0.8382)、リコール (0.6875)、mAP@0.5:0.95 (0.6476) を達成した。 この研究は、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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