مهندسی ترافیک

مهندسی ترافیک

سامانه خود‌یادگیر مبتنی بر پردازش تصویر جهت کمک به راننده در نقاط کور با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 کارشناس ارشد سامانه‌های هوشمند، دانشگاه امیرکبیر، تهران، ایران
2 عضو هیات علمی گروه علوم کامپیوتر، دانشکده ریاضی و علوم کامپیوتر، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تهران، ایران
3 عضو هیات علمی گروه علوم کامپیوتر، دانشکده ریاضی، آمار و علوم کامپیوتر، دانشگاه تهران، تهران، ایران
چکیده
در این مقاله یک سامانه دستیار راننده مبتنی بر دوربین منفرد برای کسب جزییات در نقاط کور ارائه می‌کنیم که بدون داده‌ی برچسب‌گذاری شده، به‌صورت خود‌یادگیر آموزش می‌بیند. سامانه پیشنهادی بر اساس شبکه‌های عمیق توسعه یافته است که به‌عنوان ورودی از تصویر خاکستری و جریان نوری1 استفاده می‌کند. نقطه قوت این مقاله در مقایسه با مقالات مشابه، پردازش اطلاعات دنباله‌ای از تصاویر به‌منظور ارزیابی ریسک بروز تصادف با توجه به اشیای متحرک در نقاط کور است. در این مقاله با استفاده تشخیص و ردگیری اشیا در تصویر، وجود وسایل نقلیه و سرعت نسبی آنها تعیین می‌گردد و از روی آن برای نقاط کور خودرو، ریسک بروز تصادف پیش‌بینی می‌شود. ادغام جریان نوری با تصویر و همچنین ترکیب نتایج با ویژگی‌های استخراج‌شده از یک شبکه عصبی عمیق، باعث توانمندی سامانه پیشنهادی شده است. در کاربرد پیشنهادی مقاله،‌ دوربین بر روی آینه کناری خودرو نصب شده است و با 96 درصد دقت، خطر بروز تصادف هنگام چرخش به طرفین یا تغییر خط تخمین زده شده است.
کلیدواژه‌ها

Zhao, Y., Bai, L., Lyu, Y., & Huang, X. (2019). Camera-Based Blind Spot Detection with a General Purpose Lightweight Neural Network. Electronics, 8(2), 233.
Baek, J. W., Han, B. G., Kang, H., & Chung, Y. (2017, October). Fast and reliable two-wheeler detection algorithm for blind spot detection systems. In 2017 International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC) (pp. 513-516). IEEE.
Sotelo, M. Á., & Barriga, J. (2008). Blind spot detection using vision for automotive applications. Journal of Zhejiang University-Science A, 9(10), 1369-1372
Jung, K. H., & Yi, K. (2018). Vision-based blind spot monitoring using rear-view camera and its real-time implementation in an embedded system. Journal of Computing Science and Engineering, 12(3), 127-138
Song, K. T., & Chen, H. Y. (2007, June). Lateral driving assistance using optical flow and scene analysis. In 2007 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (pp. 624-629). IEEE.
Pashaei, A., Ghatee, M., and Sajedi, H. (2019). Convolution neural network joint with mixture of extreme learning machines for feature extraction and classification of accident images. Journal of Real-Time Image Processing: 1-16.
ILin, T. Y., Maire, M., Belongie, S., Hays, J., Perona, P., Ramanan, D. & Zitnick, C. L. (2014, September). Microsoft coco: Common objects in context. In European conference on computer vision (pp. 740-755). Springer, Cham.
Redmon, J., & Farhadi, A. (2018). Yolov3: An incremental improvement. arXiv preprint arXiv:1804.02767.
Ren, S., He, K., Girshick, R., & Sun, J. (2015). Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks. In Advances in neural information processing systems (pp. 91-99).
Danelljan, M., Häger, G., Khan, F., & Felsberg, M. (2014). Accurate scale estimation for robust visual tracking. In British Machine Vision Conference, Nottingham, September 1-5, 2014. BMVA Press.