ABSTRACT Visuella trafikövervakningssystem spelar idag en viktig roll i intelligenta transportsystem. Det första steget i ett visuellt trafikövervakningssystem måste vanligtvis korrekt detektera föremål från bilder eller videor och klassificera dem i olika kategorier (t.ex. bil, lastbil och buss). Syftet med detta dokument är att införa ett nytt system för klassificering av fordonstyper på bilder som förvärvats från visuella övervakningssensorer med flera bilder. De flesta bildklassificeringsalgoritmer fokuserar på att maximera andelen av de korrekta förutsägelserna, som har en brist på att bilderna från minoritetskategorier är benägna att missklassas som de dominerande kategorierna. För att ta itu med denna utmaning att klassificera obalanserade data från visuella trafikövervakningssensorer föreslår vi en metod som integrerar djupa neurala nätverk med balanserad provtagning i detta papper. Den föreslagna metoden består av två huvudsteg. I det första steget tillämpas dataförstärkning med balanserad provtagning för att lindra problemet med obalanserade datauppsättningar. I det andra steget konstrueras en ensemble av konvolutionella neurala nätverksmodeller med olika arkitekturer med parametrar inlärda på den utökade träningsdatauppsättningen. Experiment på MIOvision trafikkamera datauppsättning utmaningsdata uppsättning visar att den föreslagna metoden kan öka den genomsnittliga precisionen för alla kategorier, i ett tillstånd av hög total noggrannhet, jämfört med basalgoritmerna. INDEX TERMS Trafikdata, trafikövervakningssystem, intelligenta transportsystem, bildklassificering, ensembleinlärning, obalanserade data.
För att lösa utmaningen med obalanserad dataklassificering från visuella trafikövervakningssensorer, Liu et al. Ref kombinerade djupa neurala nätverk med balanserad provtagning för att föreslå ett nytt fordon klassificeringssystem, som kan användas för att få bilder från multi-view visuella trafikövervakningssensorer.
An Ensemble Deep Learning Method for Vehicle Type Classification on Visual Traffic Surveillance Sensors
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}