Automated Construction of Time-Space Diagrams for Traffic Analysis Using Street-View Video Sequence

要約

時空間図は、交通パターンを分析し、交通インフラと交通管理戦略を最適化するために不可欠なツールです。
これらの図の従来のデータ収集方法には、時間的および空間的範囲の点で制限があります。
カメラ技術の最近の進歩により、これらの制限が克服され、広範な都市データが提供されるようになりました。
この研究では、移動車両に搭載されたカメラで撮影されたストリートビュービデオシーケンスを利用して、時空間図を構築する革新的なアプローチを提案します。
距離計算に最先端の YOLOv5、StrongSORT、および写真測量技術を使用すると、ビデオ データから車両の軌道を推測し、時空間図を生成できます。
提案した方法の有効性を評価するために、KITTI コンピューター ビジョン ベンチマーク スイートのデータセットを利用しました。
評価結果は、検出器、追跡器、および距離計算コンポーネントの性能を向上させることで軽減できるいくつかの誤差はあるものの、私たちのアプローチがビデオ データから軌道を生成できることを示しています。
結論として、移動車両に搭載されたカメラで撮影されたストリートビュー ビデオ シーケンスを最先端のコンピューター ビジョン技術と組み合わせて利用することは、包括的な時空間図を構築するための計り知れない可能性を秘めています。
これらの図は交通パターンに関する貴重な洞察を提供し、交通インフラや交通管理戦略の設計に貢献します。

要約(オリジナル)

Time-space diagrams are essential tools for analyzing traffic patterns and optimizing transportation infrastructure and traffic management strategies. Traditional data collection methods for these diagrams have limitations in terms of temporal and spatial coverage. Recent advancements in camera technology have overcome these limitations and provided extensive urban data. In this study, we propose an innovative approach to constructing time-space diagrams by utilizing street-view video sequences captured by cameras mounted on moving vehicles. Using the state-of-the-art YOLOv5, StrongSORT, and photogrammetry techniques for distance calculation, we can infer vehicle trajectories from the video data and generate time-space diagrams. To evaluate the effectiveness of our proposed method, we utilized datasets from the KITTI computer vision benchmark suite. The evaluation results demonstrate that our approach can generate trajectories from video data, although there are some errors that can be mitigated by improving the performance of the detector, tracker, and distance calculation components. In conclusion, the utilization of street-view video sequences captured by cameras mounted on moving vehicles, combined with state-of-the-art computer vision techniques, has immense potential for constructing comprehensive time-space diagrams. These diagrams offer valuable insights into traffic patterns and contribute to the design of transportation infrastructure and traffic management strategies.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google