Image Segmentation Method Selection for Vehicle Detection Using Unmanned Aerial Vehicle
Notice bibliographique
Résumé
This article discusses the possibility of applying the methods of allocating super pixels in the task for detecting moving and stationary vehicles in images obtained from the unmanned aerial vehicle (UAV) which flying over roads and parking lots. The paper will also consider the specificity of images obtained when shooting with the UAV, the specificity of the image processing, and formed the requirements for segmentation algorithm applicable to the task. Author of the article has developed the application required to measure the average image processing speed in the video stream and the application for evaluating vehicles partitioning quality. This application works with the test image, on which the location of the vehicle were determined by the human. A study was conducted of the several algorithms for image segmentation: LIC, Quick Shift, Felzenszwalb-Huttenlocher, and Model based clustering algorithm. The article presents data on the speed and accuracy of the evaluation of these algorithms in the task for UAV's images segmentation. In conclusion, author has chosen methods that suitable for their use in specific application task. For image segmentation, it was decided to use two of the most appropriate method: segmentation algorithm Felzenszwalb-Huttenlocher and developed by the author earlier algorithm based on the approach to clustering model based clustering. The article also discusses possible further ways of unification super pixels containing regions with vehicles. Further work will focus on the modification, parallelization and accelerate software implementation of FHS and MBC. The author will be also investigate the question of the possibility of Markov Chains to solving the task for super pixels association to the regions and the question of the applicability of the binary classification of regions for the detection of vehicles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».