Fordon som räknar från ett obemannade luftfartyg (UAV) håller på att bli ett populärt forskningsämne inom trafikövervakning. Kamera monterad på UAV kan betraktas som en visuell sensor för insamling av flygvideor. Jämfört med traditionella sensorer kan UAV användas flexibelt till de områden som behöver övervakas och som kan ge ett större perspektiv. I detta dokument föreslås en ny ram för fordonsräkning baserad på flygvideor. I vårt ramverk kan den rörliga objektdetektorn hantera följande två situationer: statisk bakgrund och rörlig bakgrund. För statisk bakgrund, en pixel-nivå video förgrundsdetektor ges för att upptäcka fordon, som kan uppdatera bakgrundsmodell kontinuerligt. För rörlig bakgrund används bildregistrering för att uppskatta kamerans rörelse, vilket gör det möjligt att upptäcka fordonen i ett referenskoordinatsystem. Dessutom använder vi en online-lärande tracker som kan uppdatera de prover som används för utbildning för att övervinna förändringar i bildskala och bildform. Slutligen designar vi en multi-objekt management modul som effektivt kan analysera och validera status för de spårade fordon med multi-threading teknik. Vår metod testades på flygvideor av riktiga motorvägsscener som innehåller fast-bakgrund och flytta-bakgrund. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden kan uppnå mer än 90 % och 85 % noggrannhet av fordonet räknar i fasta bakgrundsvideor respektive rörliga bakgrundsvideor.
Till exempel föreslås i REF en ram baserad på UAV:er för att upptäcka fordon i rörelse, spåra flera fordon och räkna fordon.
Vehicle Counting Based on Vehicle Detection and Tracking from Aerial Videos
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Engineering']}