Tối ưu hóa quản lý giao thông tại Đà Nẵng: Nghiên cứu so sánh các kỹ thuật theo dõi đa đối tượng để giám sát lưu lượng xe theo thời gian thực=Optimizing traffic management in danang: a comparative study of multi-object tracking techniques for real-time vehicle flow monitoring

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Tuan Dao Duy, Hai T. Ton, Hanh T. M. Tran, V. Nguyen Hung, Phu Le Phong, V. Thai Tien, Tung T. Huynh

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, 2024

Mô tả vật lý: tr.32-39

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 477857

Thêm vào giỏ

Nghiên cứu này đánh giá hiệu quả của nhiều thuật toán theo dõi đối tượng dựa trên phát hiện để tối ưu hóa độ chính xác và hiệu suất trong giám sát lưu lượng giao thông. Do có độ chính xác cao trong việc phát hiện đối tượng, YOLOv8 đã được chọn làm trình phát hiện phương tiện cho nghiên cứu này, trong đó việc phát hiện phương tiện chính xác và nhanh chóng là rất quan trọng. Về theo dõi đối tượng, trọng tâm của chúng tôi tập trung vào việc đánh giá năm thuật toán Theo dõi nhiều đối tượng (MOT) nổi bật, bao gồm BoTSORT, ByteTrack, DeepOCSORT, OCSORT và StrongSORT. Chúng tôi giới thiệu một tập dữ liệu giao thông đô thị toàn diện được thu thập từ các mạng lưới đường phố phức tạp tại Thành phố Đà Nẵng. Kết quả thử nghiệm của chúng tôi cho thấy hệ thống có khả năng ứng dụng thực tế trong giám sát giao thông đô thị. Đáng chú ý, mô hình tốt nhất đạt độ chính xác phát hiện là 0,721 trên mAP@0,5-0,95 và Độ chính xác theo dõi chồng chéo cao (HOTA) vượt quá 72% để theo dõi hiệu suất trong nhiều tình huống giao thông khác nhau. Điều này cho thấy khả năng ứng dụng của các thuật toán MOT và cung cấp cái nhìn chi tiết về giám sát lưu lượng giao thông, đặc biệt là tại Thành phố Đà Nẵng, Việt Nam.This study evaluates the effectiveness of various detection-based object-tracking algorithms to optimize accuracy and efficiency in traffic flow monitoring. Due to its high accuracy in detecting objects, YOLOv8 was chosen as the vehicle detector for this research, where precise and rapid vehicle detection was critical. Regarding object tracking, our focus centered on the evaluation of five prominent Multiple Object Tracking (MOT) algorithms, including BoTSORT, ByteTrack, DeepOCSORT, OCSORT, and StrongSORT. We introduce a comprehensive traffic urban dataset collected from intricate street networks in Danang City. Our experimental results show that the system has practical applicability in urban traffic monitoring. Notably, the best model achieves a detection accuracy of 0.721 on mAP@0.5-0.95, and the High Overlap Tracking Accuracy (HOTA) surpasses 72% for tracking performance across diverse traffic scenarios. This shows the applicability of MOT algorithms and provides a detailed view of traffic flow monitoring, especially in Danang City, Vietnam.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR