Motion analysis of traffic video as a characterization technique of traffic flow

Abstract

El tráfico es un problema complejo en las áreas urbanas de todo el mundo que afecta la vida de millones de personas todos los días. Una estimación robusta de las velocidades de los vehículos, utilizando videos de una sola cámara, permite estudiar, comprender y controlar los flujos de vehículos, lo que proporciona información para diseñar y administrar ciudades inteligentes. Actualmente, muchas ciudades tienen varias cámaras que monitorean el tráfico. Sin embargo, la calibración frecuente de cada cámara para medir la velocidad del vehículo es un proceso costoso. Este trabajo propone un sistema para estimar las velocidades de los vehículos mediante redes neuronales y un algoritmo de seguimiento para evitar la calibración manual de la cámara. El objetivo es entrenar el modelo con secuencias de video de un conjunto de cámaras y probar el modelo con secuencias de cámaras en diferentes ubicaciones. El sistema propuesto tiene cuatro componentes: detección, seguimiento, posprocesamiento y estimación de velocidad. Para el primer componente, este trabajo evalúa dos algoritmos de detección: Solo mira una vez (YOLO) y Red neuronal convolucional basada en regiones (RCNN). El segundo componente rastrea los objetos en la secuencia de video con el algoritmo de rastreo Globally Optimal Greedy (GOG). El tercer componente mide la diferencia en píxeles de los vehículos entre cuadros. Finalmente, el cuarto componente aprende a mapear las diferencias de píxeles con las estimaciones de velocidad. Experimentalmente, este trabajo evalúa la precisión del sistema propuesto bajo diferentes condiciones de luz, condiciones climáticas y posiciones de la cámara. Los datos provienen del benchmark UA-DETRAC, y los resultados muestran que el sistema propuesto puede estimar con precisión las velocidades con secuencias de cámaras que no participaron en el entrenamiento.