شناسایی سریع مکان و نوع وسیله نقلیه در تصاویر با استفاده از روش یادگیری عمیق

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکترا، دانشکده مهندسی برق، دانشگاه آزاد واحد شهر مجلسی، اصفهان، ایران

2 دانشیار، دانشکده مهندسی برق، واحد شهر مجلسی، دانشگاه آزاد اسلامی، اصفهان، ایران

چکیده

امروزه وسایل نقلیه در مقیاس بالا، در قسمت‌های مختلف شهر پراکنده هستند و از این جهت احتیاج به کنترل توسط سامانه‌های برنامه‌ریزی شده دارند. پیدا کردن  خودکار وسایل نقلیه در تصویر و دسته‌بندی نوع آن­ها پیچیده است، زیرا وسایل نقلیه شکل‌ها، رنگ­ها و مدل‌های بسیار متفاوتی دارند و طراحی‌شان با یکدیگر متفاوت است. از این رو روش­های مختلف آنالیز تصاویر برای حل این مسئله مطرح گردیده است. اما بعضی از چالش­ها مانند تعدد تصویر در یک صحنه، بهم پیوستگی تصویر وسیله نقلیه و زمینه تصویر، وجود نویز در تصاویر، تلرانس نسبت به تغییرات نور وجود دارد. در سال­های اخیر استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق به‌عنوان ابزاری کارآمد در شناسایی با وجود تنوع شرایط محیطی و اجسام مطرح شده­اند. اما چالش استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق بار محاسباتی بالای آن­هاست. در این مقاله رویکرد جدیدی برای شناسایی نوع وسایل نقلیه استفاده می­شود، این رویکرد از ترکیب شبکه عصبی VGG و الگوریتم تفکیک و دنبال کردن تصاویر Yolo  استفاده کرده است. این روش باعث بهبود چالش­های روش­های پیشین می­گردد و در ضمن باعث کاهش بار محاسباتی می­گردد. تصاویر از دو پایگاه داده ImageNet و COCO  گرفته شده و از این پایگاه­ها به‌منظور آموزش و آزمون شبکه عصبی استفاده می­گردد.  نتایج نشان می­دهد که سامانه طراحی شده بسیاری از مشکلات را به خوبی برطرف می­نماید. دقت تشخیص در مقایسه با سامانه­های قبلی 2 الی 3 درصد افزایش یافته است. از مزایا این رویکرد می­توان به کیفیت بالا در آشکارسازی تصاویر و سرعت قابل قبول در تشخیص نوع وسیله نقلیه اشاره کرد.

کلیدواژه‌ها


Smiley face

[1]    S. Yamaguchi, "A Car Detection System Using the Neocognitron," IEEE International Joint Conference on, Singapore, 2002.
[2]    T. Tang, S. Zhou, Z. Deng, H. Zou, and L. Lei, "Vehicle Detection in Aerial Images Based on Region Convolutional Neural Networks and Hard Negative Example Mining," Sensor, 2017.
[3]    B. D. Stewart, I. Reading, M. S. Thomson, T. D. Binnie, K. W. Dickinson, and C. L. Wan, "Adaptive Lane Finding in Road Traffic Image Analysis," Proceedings of Seventh International Conference on Road Traffic Monitoring and Control, IEEE, London, 1994.
[4]    W. Enkelmann, "Obstacle Detection by Evaluation of Optical Flow Field from Image Sequences," Proceedings of European Conference on Computer Vision, Antibes, France 427, pp. 134–138, 1990.
[5]    Y. Park, "Shape-resolving Local Thresholding for Object Detection," Pattern Recognition Letters 22, pp. 883–890, 2001.
[6]    J. M. Blosseville, C. Krafft, F. Lenoir, V. Motyka, and S. Beucher, "New Traffic Measurements by Image Processing," IFAC Transportation Systems, Tianjin, Proceedings, 1994.
[7]    Y. Won, J. Nam, and B. H. Lee, "Image Pattern Recognition in Natural Environment Using Morphological Feature Extraction", In: F.J. Ferri (Ed.), SSPR&SPR 2000, Springer, Berlin, pp.806–815, 2001.
[8]    J. B. Kim, H. S. Park, M. H. Park, and H. J. Kim, "A Real-time Region-based Motion Segmentation Using Adaptive Thresholding and K-means Clustering," In: M. Brooks, D. Corbett, M. Stumptner (Eds.), AI 2001, Springer, Berlin, pp. 213–224, 2001.
[9]    M. Dubuisson and A. Jain, "Contour Extraction of Moving Objects in Complex Outdoor Scenes", International Journal of Computer Vision, vol. 14, pp. 83–105, 1995.
[10]  H. Bensedik, A. Azough and M. Meknasssi, "Vehicle Type Classification Using Convolutional Neural Network", IEEE 5th International Congress on Information Science and Technology (CiSt), 2018.
[11]  Y. Li, B. Song, X. Kang,  X. Du, and M. Guizani, "Vehicle-type Detection Based on Compressed Sensing and Deep Learning in Vehicular Networks," Sensors, 2018. 
[12]  A. Techmer, "Real-time Motion Based Vehicle Segmentation in Traffic Lanes", In: B. Radig, S. Florczyk (Eds.), DAGM, Springer, Berlin, pp. 202–207, 2001.
[13]  M. A. Ali, H. E. Abd El Munim,. A. H. Yousef,and Sh. Hammad, "A Deep Learning Approach for Vehicle Detection,"  13th International Conference on Computer Engineering and Systems (ICCES), 2018.
[14]  A. Giachetti, M. Campani, and V. Torre, (). "The Use of Optical Flow for Road Navigation," IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol. 14, no. 1, 2000.
[15]  X. Li, Z. Q. Liu, and K. M. Leung, "Detection of Vehicles from Traffic Scenes Using Fuzzy Integrals," Pattern Recognition, vol. 35, pp. 967–980, 2002.
[16]  M. Oliveria and V. Santos, "Automatic Detection of Cars in Real Roads Using Haar-like Features,"[M1]  Department of Mechanical Engineering, University of Aveiro, Portugal, 2008.
[17]  M. Nasehi, M. Ashourian, and P. Moalem, "An Overview of the Type of Vehicle Detection Techniques," Majlesi Journal of Telecommunication Devices, vol. 9, no. 3, 2020.
[18]  G. D. Sullivan, K. D. Baker, A. D. Worrall, C. I. Attwood, and P. M. Remagnino, () "Model-based Vehicle Detection and Classification Using Orthographic Approximations," Image and Vision Computing, vol. 15,  [M2] pp. 649–654, 2004.
[19]  Z. Zhigang, L. Huan, D. Pengcheng, Z. Guangbing, W. Nan , and Z. Wei-Kun., "Vehicle Target Detection Based on R-FCN,"  Chinese Control And Decision Conference (CCDC), 2018.
[20]  X. Wang, W. Zhang, X. Wu, L. Xiao, Y. Qian, and Z. Fang."Real-time Vehicle Type Classification with Deep Convolutional Neural Networks," Journal of Real-Time Image Processing, 2019.
[21]  Z. Zhang, C. Xu, and W. Feng , "Road Vehicle Detection and Classification Based on Deep Neural Network"7th IEEE International Conference on Software Engineering and Service Science (ICSESS), 2016.
[22]  Sh. Yu, Y. Wu, W. Li, Z. Song,  and W. Zeng,"A Model for Fine-Grained Vehicle Classification Based on Deep Learning", Neurocomputing, ,  [M3] 2017.
[23]  L. Suhao,, L. Jinzhao, L. Guoquan, B. Tong, W. Huiqian, and P. Yu, "Vehicle Type Detection Based on Deep Learning in Traffic Scene," Procedia Computer Science, 2018.
[24]  M. Sheng, Ch. Liu, Q. Zhang, L. Lou, and Y. Zheng, "Vehicle Detection and Classification Using Convolutional Neural Networks," IEEE 7th Data Driven Control and Learning Systems Conference (DDCLS), 2018.
[25]  A. Murali,, B. B Nair, and S. N. Rao, "Comparative Study of Different CNNs for Vehicle Classification," IEEE International Conference on Computational Intelligence and Computing Research (ICCIC), 2018.
[26]  H. Moon, R. Chellapa, and A. Rosenfeld, "Performance Analysis of a Simple Vehicle Detection Algorithm", Image and Vision Computing, vol.  20, pp. 1–13, 2003.
[27]  T. Aach and A. Kaup, "Bayesian algorithms for adaptive change detection in image sequences using Markov random fields", Signal Processing: Image Communication, vol. 7, pp. 147–160, 1995.
[28]  J. Lan, J. Li, G. Hu, B. Ran, and L. Wang, "Vehicle Speed Measurement Based on Gray Constraint Optical Flow Algorithm," Optic, vol. 125, pp. 289-295, 2014.[M4] 
[29] J. Li, F. Yang, M. Tomizuka, and C. Choi "Evolvegraph: Multi-agent trajectory Prediction with Dynamic Relational Reasoning," Proceedings of the Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Vancouver, BC, Canada. 6–12  December  2022.
دوره 10، شماره 2 - شماره پیاپی 38
شماره پیاپی 38، فصلنامه تابستان
مهر 1401
صفحه 117-127
  • تاریخ دریافت: 31 مرداد 1400
  • تاریخ بازنگری: 29 آبان 1400
  • تاریخ پذیرش: 18 مرداد 1401
  • تاریخ انتشار: 01 مهر 1401