An Efficient and Robust Night-Time Surveillance Object Detection System Using YOLOv8 and High-Performance Computing
Notice bibliographique
Résumé
Surveillance is critical in ensuring security and safety in the modern world, with daytime surveillance systems operating under favorable conditions.In contrast, nighttime surveillance presents a far more complex challenge due to reduced visibility and varying lighting conditions.Performing object detection at night poses a distinct challenge due to limited visibility and low-light conditions.Most conventional object detection methodologies struggle to perform accurately for small and distant objects in low light conditions, leading to deep learning techniques like You Only Look Once (YOLO), which gained significant attention due to its ability to achieve higher detection accuracies at incredible speeds.Advancements in deep learning methods have led to substantial improvements, but object detection in low-light scenarios remains a formidable challenge.This article proposes a method based on YOLOv8, a computer vision and deep learningbased technology on the ExDark dataset, which is a collection of images in low-light conditions using the maximum resources of high-performance computing (HPC) for an enhanced object detection model.The study demonstrates the effectiveness of YOLOv8 in overcoming limitations seen in other object detection frameworks, including Fast R-CNN, Faster R-CNN, and SSD, by utilizing a real-time processing approach that maintains high accuracy even under challenging conditions.This study explores various image augmentation techniques, optimization strategies, hyperparameters tuning, and optional techniques to improve the model's detection capabilities, further increasing object detection robustness in surveillance tasks.The results of this study showcase that the object detection effectiveness of YOLOv8 is promising and achieves a significant Precision of 0.908, Recall of 0.819, and accuracy mAP of 0.886, as well as other metrics in low light and nighttime surveillance for small and distant objects.This study contributes to the ongoing development of intelligent surveillance systems by comprehensively evaluating YOLOv8 every model's nano(n), small(s), medium(m), large (l), and extra-large (x) performance in low-light conditions.It offers insights into improving object detection in critical security operations.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».