Deep Learning-Based Object Detection and Scene Perception under Bad Weather Conditions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Large cities’ expanding populations are causing traffic congestion. The maintenance of the city’s road network necessitates ongoing monitoring, growth, and modernization. An intelligent vehicle detection solution is necessary to address road traffic concerns with the advancement of automatic cars. The identification and tracking vehicles on roads and highways are part of intelligent traffic monitoring while driving. In this paper, we have presented how You Only Look Once (YOLO) v5 model may be used to identify cars, traffic lights, and pedestrians in various weather situations, allowing for real-time identification in a typical vehicular environment. In an ordinary or autonomous environment, object detection may be affected by bad weather conditions. Bad weather may make driving dangerous in various ways, whether due to freezing roadways or the illusion of low fog. In this study, we used YOLOv5 model to recognize objects from street-level recordings for rainy and regular weather scenarios on 11 distinct classes of vehicles (car, truck, bike), pedestrians, and traffic signals (red, green, yellow). We utilized freely available Roboflow datasets to train the proposed system. Furthermore, we used real video sequences of road traffic to evaluate the proposed system’s performance. The study results revealed that the suggested approach could recognize cars, trucks, and other roadside items in various circumstances with acceptable results.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle