Sammanfattning av denna webbsida: Under det senaste årtiondet har fordonsnätverk väckt stort intresse inom olika områden. Det ökande antalet fordon har lett till utmaningar i trafikregleringen. Detektion av fordonstyp är ett viktigt forskningsämne som har funnit olika tillämpningar inom många områden. Dess huvudsakliga syfte är att extrahera de olika egenskaperna hos fordon från videofilmer eller bilder som fångas upp genom trafikövervakning för att identifiera fordonstyper och sedan tillhandahålla referensinformation för trafikövervakning och trafikkontroll. I detta dokument föreslår vi en steg framåt vehikel-detektion och -klassificering metod med hjälp av en Saliency karta och den konvolutionella neural-nätverk (CNN) teknik. Specifikt, komprimerad-sensoring (CS) teori tillämpas för att generera saliency karta för att märka fordonen i en bild, och CNN systemet används sedan för att klassificera dem. Vi tillämpade konceptet med lönekartan för att söka bilden för målfordon: detta steg är baserat på användningen av lönekartan för att minimera redundanta områden. CS användes för att mäta bilden av intresset och få dess betydelse inom mätområdet. Eftersom data i mätdomänen är mycket mindre än de i pixeldomänen, kan saliencykartor genereras till en låg beräkningskostnad och snabbare hastighet. Sedan, baserat på kartan, identifierade vi målfordonen och klassificerade dem i olika typer med hjälp av CNN. De experimentella resultaten visar att vår metod kan påskynda fönsterkalibreringen av CNN-baserad bildklassificering. Dessutom har vår föreslagna metod bättre prestanda vid detektering av fordonstyper jämfört med andra metoder. Den har mycket stora utsikter till praktiska tillämpningar i fordonsnätverk.
Litteratur REF använder teorin om komprimerad avkänning (CS) för att generera saliency kartor, kalibrerar målen i bilden, och sedan använder CNN systemet för att klassificera målen, och extrahera olika egenskaper hos målen.
Vehicle-Type Detection Based on Compressed Sensing and Deep Learning in Vehicular Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}