要約
毎年、何百万台もの車両が船やボートにぎっしりと駐車されて輸送されています。
火災などの安全上の問題に関連するリスクを軽減するには、車両の位置を把握することが不可欠です。これは、車両ごとに異なる緩和策が必要になる場合があるためです。
電気自動車。
この研究は、駐車中の車両の列を横切って移動し、車両のナンバー プレートを検出するナノ ドローンに基づくソリューションを作成することを目的としています。
これは、壁追従アルゴリズムと、ナンバープレートを検出するように訓練された CNN を介して行われます。
すべての計算はドローン上でリアルタイムで行われ、位置と検出された画像を送信するだけで、プレートの位置を含む 2D マップを作成できます。
当社のソリューションは、複数のドローン飛行にわたる測定値を集約することにより、8 つのテスト ケース (数列のプレート、異なるドローン速度、または低照度) にわたってすべてのプレートを読み取ることができます。
要約(オリジナル)
Millions of vehicles are transported every year, tightly parked in vessels or boats. To reduce the risks of associated safety issues like fires, knowing the location of vehicles is essential, since different vehicles may need different mitigation measures, e.g. electric cars. This work is aimed at creating a solution based on a nano-drone that navigates across rows of parked vehicles and detects their license plates. We do so via a wall-following algorithm, and a CNN trained to detect license plates. All computations are done in real-time on the drone, which just sends position and detected images that allow the creation of a 2D map with the position of the plates. Our solution is capable of reading all plates across eight test cases (with several rows of plates, different drone speeds, or low light) by aggregation of measurements across several drone journeys.
arxiv情報
著者 | Moa Arvidsson,Sithichot Sawirot,Cristofer Englund,Fernando Alonso-Fernandez,Martin Torstensson,Boris Duran |
発行日 | 2023-07-19 17:46:55+00:00 |
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