Thực nghiệm đánh giá Double-Head cho bài toán phát hiện phương tiện giao thông từ không ảnh

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Cao Doanh Bùi, Tấn Trần Minh Khang Nguyễn, Thanh Thanh Trúc Nguyễn, Thị Mỹ Quyên Trần, Duy Nguyễn Võ

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại: 004 Data processing || Computer science

Thông tin xuất bản: Khoa học (Đại học Cần Thơ), 2022

Mô tả vật lý: 17-25

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 424942

Phát hiện phương tiện giao thông từ không ảnh đặt ra nhiều thách thức và nhận được sự quan tâm từ cộng đồng nghiên cứu. Đối tượng trong không ảnh nhỏ hơn rất nhiều so với ảnh chụp từ camera mặt đất, đây là thách thức rất lớn. Với các đối tượng nhỏ, sự sai khác của các vùng đề xuất sẽ làm ảnh hưởng lớn đến kết quả phát hiện đối tượng. Trong nghiên cứu này, phương pháp Double-Head được đánh giá dựa trên bộ dữ liệu AERIAU - một bộ dữ liệu không ảnh có áp dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu. Double-Head đạt kết quả 37,09% mAP trên bộ dữ liệu AERIAU. So sánh với mô hình đạt kết quả cao nhất được công bố trước đó trên bộ dữ liệu AERIAU là YOLOv3, Double-Head cao hơn 2,01%. Double-Head đạt kết quả cao trên lớp đối tượng xe ô tô, xe buýt, xe tải, từ đó đưa ra đề xuất phát hiện xe loại nhỏ. Đây là tiền đề cho các nghiên cứu tiếp theo, cơ sở để phát triển các hệ thống giám sát giao thông thông minh.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH