Efficient Video-based Vehicle Queue Length Estimation using Computer Vision and Deep Learning for an Urban Traffic Scenario
Notice bibliographique
Résumé
In the Intelligent Transportation System (ITS) realm, queue length estimation is one of an essential yet a challenging task. Queue lengths are important for determining traffic density in traffic lanes so that possible congestion in any lane can be minimized. Smart roadside sensors such as loop detectors, radars and pneumatic road tubes etc. are promising for such tasks though they have a very high installation and maintenance cost. Large scale deployment of surveillance cameras have shown a great potential in the collection of vehicular data in a flexible way and are also cost effective. Similarly, vision-based sensors can be used independently or if required can also augment the functionality of other roadside sensors to effectively process queue length at prescribed traffic lanes. In this research, a CNN-based approach for estimation of vehicle queue length in an urban traffic scenario using low-resolution traffic videos is proposed. The queue length is estimated based on count of total vehicles waiting on a signal. The proposed approach calculates queue length without the knowledge of any onsite camera calibration information. Average vehicle length is approximated to be 5 m. This caters for the vehicles at the far end of the traffic lane that appear smaller in the camera view. Identification of stopped vehicles is done using Deep SORT based object tracking. Due to robust and accurate CNN-based detection and tracking, the queue length estimated by using only the cameras has been very effective. This mostly eliminates the need for fusion with any roadside or in-vehicle sensors. A detailed comparative analysis of vehicle detection models including YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5, SSD, ResNet101, and InceptionV3 was performed. Based on this analysis, YOLOv4 was selected as a baseline model for queue length estimation. Using the pre-trained 80-classes YOLOv4 model, an overall accuracy of 73% and 88% was achieved for vehicle count and vehicle count-based queue length estimation, respectively. After fine-tuning of model and narrowing the output classes to vehicle class only, an average accuracy of 83% and 93% was achieved, respectively. This shows the efficiency and robustness of the proposed approach.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».