基于 YOLO 与质心跟踪的实时逆向行驶车辆检测
计算机视觉与模式识别
2022-10-20 v1
摘要
逆向行驶是全球道路事故和交通拥堵的主要原因之一。通过检测逆向行驶车辆，可将事故数量降至最低并缓解交通拥堵。随着实时交通管理系统日益普及以及廉价摄像头的可用，监控视频已成为巨大的数据来源。本文提出一种基于道路监控摄像头画面的自动逆向行驶车辆检测系统。我们的系统分三个阶段工作：使用 You Only Look Once（YOLO）算法从视频帧中检测车辆，利用质心跟踪算法在指定感兴趣区域内跟踪每辆车，并检测逆向行驶车辆。YOLO 在目标检测中非常准确，质心跟踪算法能高效跟踪任何运动物体。在一些交通视频上的实验表明，我们所提系统可在不同光照和天气条件下检测并识别任何逆向行驶车辆。该系统非常简单且易于实现。
引用
@article{arxiv.2210.10226,
title = {A Real-Time Wrong-Way Vehicle Detection Based on YOLO and Centroid Tracking},
author = {Zillur Rahman and Amit Mazumder Ami and Muhammad Ahsan Ullah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.10226},
year = {2022}
}
备注
5 pages