論文の概要: Intelligent ROI-Based Vehicle Counting Framework for Automated Traffic Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.12470v1
• Date: Tue, 14 Apr 2026 08:55:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-15 19:11:32.35534
• Title: Intelligent ROI-Based Vehicle Counting Framework for Automated Traffic Monitoring
• Title（参考訳）: 自動トラヒックモニタリングのためのインテリジェントROIベース車両計数フレームワーク
• Authors: Mohamed A. Abdelwahab, Zaynab Al-Ariny, Mahmoud Fakhry, El-Sayed Hasaneen,
• Abstract要約: 計算効率と計数精度の両方を最適化するために設計されたビデオベースの車両計数フレームワーク。 結果は、ほとんどのビデオが100%の精度で、非常に正確であることを示している。 フレームワークは、特に複雑なマルチロードシナリオにおいて、既存のテクニックよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6999740786886536
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate vehicle counting through video surveillance is crucial for efficient traffic management. However, achieving high counting accuracy while ensuring computational efficiency remains a challenge. To address this, we propose a fully automated, video-based vehicle counting framework designed to optimize both computational efficiency and counting accuracy. Our framework operates in two distinct phases: \textit{estimation} and \textit{prediction}. In the estimation phase, the optimal region of interest (ROI) is automatically determined using a novel combination of three models based on detection scores, tracking scores, and vehicle density. This adaptive approach ensures compatibility with any detection and tracking method, enhancing the framework's versatility. In the prediction phase, vehicle counting is efficiently performed within the estimated ROI. We evaluated our framework on benchmark datasets like UA-DETRAC, GRAM, CDnet 2014, and ATON. Results demonstrate exceptional accuracy, with most videos achieving 100\% accuracy, while also enhancing computational efficiency, making processing up to four times faster than full-frame processing. The framework outperforms existing techniques, especially in complex multi-road scenarios, demonstrating robustness and superior accuracy. These advancements make it a promising solution for real-time traffic monitoring.
• Abstract（参考訳）: ビデオ監視による正確な車両カウントは、効率的な交通管理に不可欠である。 しかし、計算効率を確保しつつ高いカウント精度を達成することは依然として課題である。 そこで本研究では,計算効率とカウント精度の両方を最適化する,完全自動化されたビデオベース車両カウントフレームワークを提案する。 当社のフレームワークは,2つの異なるフェーズ – textit{estimation} と \textit{prediction} で運用しています。 推定フェーズでは、検出スコア、トラッキングスコア、車両密度に基づく3つのモデルの新たな組み合わせを用いて、最適利子領域(ROI)を自動的に決定する。 この適応的なアプローチは、あらゆる検出と追跡方法との互換性を確保し、フレームワークの汎用性を高める。 予測フェーズでは、推定ROI内で車両カウントを効率よく行う。 我々は、UA-DETRAC、GRAM、CDnet 2014、ATONなどのベンチマークデータセットでフレームワークを評価した。 その結果、ほとんどのビデオは100倍の精度を実現し、計算効率も向上し、フルフレーム処理の最大4倍の高速化を実現した。 このフレームワークは、特に複雑なマルチロードシナリオにおいて、ロバスト性と優れた精度を示す既存の技術より優れている。 これらの進歩は、リアルタイムトラフィック監視のための有望なソリューションとなる。

関連論文リスト

• Efficient Spatial-Temporal Modeling for Real-Time Video Analysis: A Unified Framework for Action Recognition and Object Tracking [0.0]
  リアルタイムビデオ分析はコンピュータビジョンにおいて依然として難しい問題である。 本稿では,行動認識と物体追跡を同時に行うために,高度な時空間モデリング技術を活用する統合フレームワークを提案する。 提案手法は,リアルタイムの推論速度を維持しながら,標準ベンチマークにおける最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-30T06:49:11Z)
• SOLVE: Synergy of Language-Vision and End-to-End Networks for Autonomous Driving [51.47621083057114]
  SOLVEは、ビジョンランゲージモデルとエンド・ツー・エンド(E2E)モデルを相乗化して自動運転車の計画を強化する革新的なフレームワークである。 提案手法は,VLMとE2Eコンポーネント間の包括的インタラクションを実現するために,共有ビジュアルエンコーダによる機能レベルでの知識共有を重視している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-22T15:44:30Z)
• Tracking Meets Large Multimodal Models for Driving Scenario Understanding [76.71815464110153]
  大規模マルチモーダルモデル(LMM)は、最近自動運転研究で注目されている。 本稿では3次元の空間的・時間的詳細を復元するための追加入力として追跡情報を統合することを提案する。 本稿では,この追跡情報をLMMに埋め込んで,運転シナリオの理解を深めるための新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-18T17:59:12Z)
• DriveTransformer: Unified Transformer for Scalable End-to-End Autonomous Driving [62.62464518137153]
  DriveTransformerは、スケールアップを簡単にするためのシンプルなE2E-ADフレームワークである。 タスク・セルフ・アテンション、センサー・クロス・アテンション、時間的クロス・アテンションという3つの統合された操作で構成されている。 シミュレーションされたクローズドループベンチマークBench2Driveと、FPSの高い実世界のオープンループベンチマークnuScenesの両方で、最先端のパフォーマンスを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-07T11:41:18Z)
• Combining YOLO and Visual Rhythm for Vehicle Counting [0.36832029288386137]
  ビデオによる車両の検知とカウントは、輸送インフラの管理において重要な役割を果たす。 従来の画像ベースのカウント手法は、通常、初期検出とその後の追跡という2つの主要なステップを含む。 本研究は、車両の検出とカウントのための代替的で効率的な方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-08T14:33:47Z)
• FARSEC: A Reproducible Framework for Automatic Real-Time Vehicle Speed Estimation Using Traffic Cameras [14.339217121537537]
  ナビゲーションやロジスティクスなどの交通依存システムは、信頼性の高い速度推定の恩恵を受ける可能性がある。 我々は,公共交通カメラのより多様なデータに対処する,自動リアルタイム車両速度計算のための新しいフレームワークを提供する。 我々のフレームワークは、カメラの動きや異なるビデオストリーム入力などの現実的な条件を自動で処理できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-25T19:02:40Z)
• Unsupervised Domain Adaptation for Self-Driving from Past Traversal Features [69.47588461101925]
  本研究では,新しい運転環境に3次元物体検出器を適応させる手法を提案する。 提案手法は,空間的量子化履歴特徴を用いたLiDARに基づく検出モデルを強化する。 実世界のデータセットの実験では、大幅な改善が示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-21T15:00:31Z)
• Pushing the Limits of Learning-based Traversability Analysis for Autonomous Driving on CPU [1.841057463340778]
  本稿では,リアルタイム機械学習に基づくトラバーサビリティ分析手法の提案と評価を行う。 新しい幾何学的特徴と視覚的特徴を統合し、重要な実装の詳細に焦点を当てることで、パフォーマンスと信頼性が著しく向上することを示します。 提案手法は、屋外運転シナリオのパブリックデータセットに関する最先端のDeep Learningアプローチと比較されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-07T07:57:34Z)
• Model-based Decision Making with Imagination for Autonomous Parking [50.41076449007115]
  提案アルゴリズムは,駐車前に結果を予測するための想像モデル,高速探索ランダムツリー(RRT)の改良,経路平滑化モジュールの3つの部分から構成される。 われわれのアルゴリズムは、実際のキネマティックな車両モデルに基づいており、実際の自動運転車にアルゴリズムを適用するのにより適している。 アルゴリズムの有効性を評価するため,3つの異なる駐車シナリオにおいて,従来のRTとアルゴリズムを比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-25T18:24:34Z)
• Object Detection and Tracking Algorithms for Vehicle Counting: A Comparative Analysis [3.093890460224435]
  著者は、さまざまな種類の車両を検出し、追跡するために、アートオブジェクトの検出と追跡アルゴリズムのいくつかの状態をデプロイする。 モデルの組み合わせを検証し、手動で数えた9時間以上の交通映像データと比較する。 その結果,CentralNet,Deep SORT,Deuterron2,Deep SORT,YOLOv4,Deep SORTの組み合わせは全車種で最高の総計数率を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-31T17:49:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。