Visionsbaserade övervakningssystem som använder synligt spektrum (vanliga) videokameror kan komplettera eller ersätta konventionella sensorer och ge omfattande positions- och klassificeringsdata. Även om ny kamerateknik, inklusive termiska videosensorer, kan förbättra prestandan hos digitala videobaserade sensorer, har deras prestanda under olika förhållanden sällan utvärderats vid multimodala anläggningar. Syftet med denna forskning är att integrera befintliga datorseendemetoder för automatiserad datainsamling och utvärdera detektering, klassificering och hastighetsmätning av termiska videosensorer under varierande ljus- och temperaturförhållanden. Termisk och regelbunden videodata samlades samtidigt under olika förhållanden över flera platser. Även om den vanliga videosensorn snävt överträffade den termiska sensorn under dagtid, är prestandan hos den termiska sensorn betydligt bättre för låg sikt och skuggförhållanden, särskilt för fotgängare och cyklister. Omskolning av algoritmen på termiska data gav en förbättring av den globala noggrannheten på 48%. Termiska hastighetsmätningar var genomgående mer exakta än för den vanliga videon på dagtid och nattetid. Termisk video är okänslig för ljusstörningar och trottoartemperatur, löser problem i samband med synliga ljuskameror för trafikdata insamling, och erbjuder andra fördelar som integritet, okänslighet för bländning, lagringsutrymme och lägre bearbetningskrav.
I detta sammanhang, Fu et al. I Ref föreslås att befintliga metoder för spårning och klassificering av datorseende integreras för att uppnå en datainsamling under förhållanden med låg sikt, nattetid och i skuggområden.
Automatic Traffic Data Collection under Varying Lighting and Temperature Conditions in Multimodal Environments: Thermal versus Visible Spectrum Video-Based Systems
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Advanced Transportation', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}