Polarize Filtreler ve Nesne Tanıma ile Sürücülerin Cep Telefonu Kötüye Kullanımını Tespit Etme

Birleşik Krallık'taki araştırmacılar, klasik foto-optik filtreler ve kızılötesi yakalama kullanarak, sürücüler arasında yasadışı cep telefonu kullanımının tespitini otomatikleştirmek için bir yol kenarı sistemi önerdiler. Yakalama ekipmanının kalitesine bağlı olarak sistem, gerçek dünya denemelerinde %95.81'e varan bir doğruluk oranı göstermiştir.

Araştırmacıların eylem halindeki modellerinden biri. Ön cam alanı ilk önce bir cep telefonunun görüntüleri için yapay zeka destekli bir arama için bir toplama alanı olarak tanımlanır ve izole edilir. Sistem, monte edilmiş cep telefonlarını yok saymak ve sürücü tarafından aktif olarak tutulan cihazları aramak için tasarlanmıştır. Kaynak: https://www.youtube.com/watch?v=PErIUr3Cxvg

The araştırma başlıklı Takipli Son Teknoloji Nesne Tespiti ile Sürücü Telefonu Kullanım İhlallerinin Tespitive Newcastle Üniversitesi Bilgisayar Okulu'ndan geliyor.

Ön Camların Yansıtıcılığının Üstesinden Gelmek

Sürücüler arasında mobil cihaz kullanımının tespitine yönelik önceki yaklaşımlar, gündüz saatlerinde ön camların yüksek yansıtma özelliği nedeniyle engellenmiş, büyük bulut gruplarından gelen yansımalar aracın içini daha da gizlediğinde daha da şiddetlenmiştir. Doğal gün ışığına nüfuz etmek için gerekli olan IR aydınlatma miktarı yoğun kaynak gerektireceğinden, bu gibi durumlar kızılötesi ışık kaynaklarıyla gerçekçi bir şekilde ele alınamaz.

Bu nedenle Newcastle araştırmacıları, algılanan bir cam yüzeyden yansımaları ortadan kaldırmak için kitaptaki en eski numarayı (1812'ye kadar uzanan) önermektedir - ucuz, fiziksel polarize filtre yol kenarındaki güvenlik kameralarına takılabilen, bir kez kalibre edilen ve daha sonra aracın iç kısımlarına net bir bakış sağlayan.

Yukarıda, bir araba ön camının filtrelenmemiş bir görünümü. Aşağıda, kameraya takılı fiziksel bir polarize filtre ile aynı görünüm. Kaynak: https://arxiv.org/pdf/2109.02119.pdf

Özel kameralardan mobil tabanlı sensörlere popüler geçişle birlikte, polarizasyon filtresinin popüler kültürdeki varlığı, büyük ölçüde, kullanıcının bakış açısını eğerek veya değiştirerek yansımayı öldüren özelliklerini gözlemleyebildiği makul kaliteli güneş gözlüklerine dahil edilmesine indirgenmiştir. Yansıtıcı nesne üzerindeki bakış açısı.

Güneş ışığı oksijen ve nitrojen molekülleri tarafından saçılır, mavi ışık diğer dalga boylarından daha yoğun bir şekilde dağılır ve maviyi gündüzleri açık bir gökyüzünün doğal rengi yapar. Mavi ışık polarizedir ve bir doğrusal veya dairesel polarize lens, bu polarize ışığı etkili bir şekilde ortadan kaldırarak işlemdeki yansımaları ortadan kaldırabilir.

Makale, füme ön camların bu arabanın içini görme yöntemini engelleyebileceğini ve hatta engelleyebileceğini kabul ediyor. Ancak bu olduğundan Birleşik Krallık yasalarıyla sınırlı, ABD'de eyaletten eyalete değişen düzenlemelerle, makale bunu birincil engel olarak görmemektedir.

YOLO

Makalenin önerdiği sistemin, devlet tarafından kurulan yol kenarı gözetleme kameraları gibi kentsel altyapıya entegre edilmesi amaçlanıyor. Maliyet üzerindeki olası engellerin farkında olan araştırmacılar, çeşitli kalite seviyelerindeki yakalama ekipmanlarında çeşitli nesne tanıma sistemi yapılandırmalarını test ettiler ve diğer tüm yönleriyle birlikte mevcut kameralara ucuz polarizasyon filtrelerinin eklenebileceği minimum maliyetli bir senaryo sundular. sistem uzak.

Dört nesne tanıma çerçevesi test edildi: Bir Kez Bakın (YOLO) versiyon 3 ve 4; SSD temel ağ; Daha hızlı R-CNN; Ve Merkez Ağı. Testlerde en doğru sonuçlar YOLO V3 ile, önce ön cam alanını lokalize eden ve ardından o alanda bir mobil cihaz arayan iki aşamalı bir iş akışı kullanılarak elde edildi.

Bununla birlikte, videoyu iki ağ üzerinden çalıştırma ihtiyacı, daha basit sistemdeki 13.15 fps'ye kıyasla, 30 fps'lik optimumdan daha düşük bir kare hızıyla sonuçlanır. Sonuçların kalitesi girdi ekipmanına bağlıdır ve araştırmacılar, girdi düşük kaliteli kameralar ve yüksek kaliteli ekipman arasında bölündüğünde, daha iyi kitte %96'ya yakın bir doğruluk oranının ve daha ucuz olanda %74.35'in mümkün olduğunu buldular. kameralar.

Tanınan İhlalleri Sınırlandırma

Araştırmacılar, sistemi ekonomik olarak uygun hale getirmenin yanı sıra, minimum insan gözetimi ile tam otomatik bir sistem geliştirmekle ilgileniyorlar ve sistem, cezaları otomatik olarak verecek şekilde tasarlandı. Bununla birlikte, sürüş sırasında cep telefonu kullanımına ilişkin yasalar dünya çapında daha sert hale geldiğinden ve cezalar sadece para cezalarını veya ehliyet puanı kesintilerini (yani Birleşik Krallık'ta) aşabilecek olduğundan, gelişigüzel insan doğrulamasının yaygınlaşmasında bir faktör olmaya devam etmesi muhtemel görünmektedir. böyle bir sistem.

Video içeriğinin tamamını hesaba katmak için optik akış ve diğer yöntemlerin kullanılmasına rağmen, YOLO gibi nesne tanıma algoritmaları her kareyi 'tam bir hikaye' ve bir sonraki kareyi bir sonraki proje olarak kabul eder. Bu nedenle, bu tür bir sistemin (örneğin) ihlali tespit eden videonun 128 karesini kapsayan 128 ayrı para cezası vermesi engellenmelidir.

Bunu önlemek için, sistem nesne izleme algoritmasını kullanır. Derin SIRALAMA, her ihlal tanımaya benzersiz bir "olay kimliği" ekler ve kimliğin tek bir yakalama dizisindeki kareler arasında yinelenmemesini sağlar.

Gece Gözetiminin Yürütülmesi

Gece koşulları için araştırmacılar, aynı zorluğu araştıran önceki araştırma projelerinde kullanıldığı gibi varsayılan olarak kızılötesi yakalamayı kullanıyor. 850 ve 730 nanometrelik IR dalga boylarını test ettiler ve en iyi detayların 730nm ile yakalandığını buldular.

Makale, gündüz koşullarında kızılötesi yakalamanın ne ölçüde kullanılabileceğini belirlemek için daha fazla araştırmanın gerekli olduğunu iddia ediyor.

Veri

Sistemin daha ekonomik tek adımlı versiyonu için araştırmacılar, Google Açık Görseller Veri Kümesive 2150 stok ve özel yapım cep telefonu görseli. Sürücülerin elinde tuttuğu telefonların görüntülerine yer verilmesi gerektiğinden, projeye özel olarak 1,700 adet telefon görüntüsü alınmıştır.

İki adımlı sistem, tek adımlı süreçte kullanılan verilere ek olarak, sürecin ilk adımını eğitmek için kullanılan 487 ön camın açıklamasını gerektiriyordu.

Resmi yol izleme altyapısına erişim olmadığı için, tüm görüntüler benzer koşullara yaklaşmak için gönüllüler tarafından çekildi.

Ödünler

Nihai sonuçlar, en yüksek doğruluğu sunan üstün yakalama ekipmanı ve işleme sonuçları ile uygulama maliyetine karşı takas edilmesi gereken bir dizi doğruluk standardı ve mevcut kentsel gözetleme ekipmanının ucuza uyarlanmasıyla elde edilebilecek 'kabul edilebilir' doğruluk sunar. .

Daha ucuz, 'tek adımlı' boru hattı, en düşük uygulama maliyetleriyle (yani, ucuz bir polarizasyon filtresinin takılması) %75'e yakın bir doğruluk elde ederken, daha karmaşık iki adımlı sistem (bir ön cam alanı aramadan önce ön cam alanını yalıtır). sürücü tarafından tutulan mobil cihaz) daha yüksek doğruluk oranlarına ulaşır, ancak mevcut bütçeye bağlı olarak yalnızca yeni altyapı için uygun olabilir. Her iki durumda da yakalama ekipmanının kalitesi ek bir değişkendir.

Yukarıda belirtildiği gibi, araştırmacıların projenin yaşayabilirliğine ilişkin algısı, sistemin tamamen özerk bir şekilde çalışması gerektiği varsayımı tarafından bilgilendiriliyor gibi görünüyor - bu sorgulanabilir bir gereklilik.

Uygulama ve kullanılan yaklaşımlar hakkında daha fazla ayrıntı için aşağıdaki projenin resmi videosuna göz atın.