夜間監視システムにおける車両検出と追跡のための新しいフレームワーク

交通監視システムの分野では、効果的な交通管理と安全が主な懸念事項であり、車両検出と追跡は重要な役割を果たしています。低輝度、低コントラスト、ノイズは、照明が貧弱または露出が不十分なために発生する低照度環境における問題です。本論文では、夜間にキャプチャされた空中画像に基づく車両検出と追跡モデルを提案しました。物体検出の前に、MIRNetアーキテクチャを使用してフォギングと画像強調を実施しました。前処理後、YOLOv5を使用して画像内の各車両の位置を特定しました。検出された各車両は、画像フレーム内の複数の車両を追跡するために一意の識別子を割り当てるために、スケール不変特徴変換（SIFT）特徴抽出アルゴリズムにかけられました。次のフレームでの車両の最良の位置を得るために、テンプレートが抽出され、テンプレートマッチングが実施されました。提案されたモデルは、無人航空機ベンチマーク物体検出と追跡（UAVDT）データセットで検出精度0.924、追跡精度0.861を達成し、Vision Meets Drone Single Object-Tracking（VisDrone）データセットで検出精度0.904、追跡精度0.833を達成しました。