論文の概要: Detection of Rail Line Track and Human Beings Near the Track to Avoid Accidents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03040v1
- Date: Thu, 03 Jul 2025 06:53:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.550715
- Title: Detection of Rail Line Track and Human Beings Near the Track to Avoid Accidents
- Title（参考訳）: 事故防止のための線路近傍の鉄道線路と人間の検出
- Authors: Mehrab Hosain, Rajiv Kapoor,
- Abstract要約: 本稿では,線路近傍の人体識別と鉄道線路検出のためのアプローチを提案する。
この技術は、リアルタイムのビデオデータを組み込んで、鉄道線路を驚くほどの精度で識別する。
近くの移動物体を1メートルの範囲で認識し、特に人間の識別を狙う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.795561427808824
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents an approach for rail line detection and the identification of human beings in proximity to the track, utilizing the YOLOv5 deep learning model to mitigate potential accidents. The technique incorporates real-time video data to identify railway tracks with impressive accuracy and recognizes nearby moving objects within a one-meter range, specifically targeting the identification of humans. This system aims to enhance safety measures in railway environments by providing real-time alerts for any detected human presence close to the track. The integration of a functionality to identify objects at a longer distance further fortifies the preventative capabilities of the system. With a precise focus on real-time object detection, this method is poised to deliver significant contributions to the existing technologies in railway safety. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through a comprehensive evaluation, yielding a remarkable improvement in accuracy over existing methods. These results underscore the potential of this approach to revolutionize safety measures in railway environments, providing a substantial contribution to accident prevention strategies.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, YOLOv5深層学習モデルを用いて, 鉄道線路の検出と軌道近傍での人間識別を行う手法を提案する。
この技術は、リアルタイムのビデオデータを組み込んで、鉄道線路を印象的な精度で識別し、近くの移動物体を1メートルの範囲で認識する。
本システムは,線路近傍で検出された人間の存在をリアルタイムに警告することで,鉄道環境の安全対策を強化することを目的としている。
より長い距離でオブジェクトを識別する機能の統合は、システムの予防機能をさらに強化する。
リアルタイム物体検出に的を絞ったこの手法は,既存の鉄道安全技術に多大な貢献を期待できる。
提案手法の有効性は包括的評価によって実証され,既存の手法よりも精度が著しく向上した。
これらの結果は、鉄道環境の安全対策に革命をもたらすこのアプローチの可能性を浮き彫りにして、事故防止戦略に多大な貢献をした。
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