Automated Vehicle Recognition with Deep Convolutional Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
In recent years there has been growing interest in the use of nonintrusive systems such as radar and infrared systems for vehicle recognition. State-of-the-art nonintrusive systems can report up to eight classes of vehicle types. Video-based systems, which arguably are the most popular nonintrusive detection systems, can report only very coarse classification levels (up to four classes), even with the best-performing vision systems. The present study developed a vision system that can report finer vehicle classifications according to FHWA’s scheme and is also comparable to other nonintrusive recognition systems. The proposed system decoupled object recognition into two main tasks: localization and classification. It began with localization by generating class-independent region proposals for each video frame, then it used deep convolutional neural networks to extract feature descriptors for each proposed region, and, finally, the system scored and classified the proposed regions by using a linear support vector machines template on the feature descriptors. The precision of the system varied by vehicle class. Passenger cars and SUVs were detected at a precision rate of 95%. The precision rates for single-unit, single-trailer, and double-trailer trucks ranged between 92% and 94%. According to receiver operating characteristic curves, the best system performance can be achieved under free flow, daytime or nighttime, and with good video resolution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».