Modif Zebra 1.0 Pick Up
Modif Zebra 1.0 Pick Up – Kebijakan Akses Terbuka Program Kelembagaan Akses Terbuka Isu Khusus Referensi Proses Editorial Etika Riset dan Publikasi Pemrosesan Artikel Fee Penghargaan Umpan Balik
Semua artikel yang dipublikasikan segera tersedia di seluruh dunia di bawah lisensi akses terbuka. Tidak diperlukan izin khusus untuk menggunakan kembali semua atau sebagian artikel yang diterbitkan, termasuk gambar dan tabel. Untuk artikel yang diterbitkan di bawah lisensi akses terbuka Creative Commons CC BY, bagian mana pun dari artikel dapat digunakan kembali tanpa izin, asalkan artikel aslinya dikutip dengan jelas. Untuk informasi lebih lanjut, lihat https:///openaccess.
Modif Zebra 1.0 Pick Up
Makalah tematik menyajikan penelitian mutakhir dengan potensi hasil tinggi yang signifikan di lapangan. Artikel tematik diajukan atas undangan individu atau atas rekomendasi editor ilmiah dan ditinjau sebelum diterbitkan.
Ambush Nike Air Force 1 Dv3464 300 Dv3464 400
Artikel fitur dapat berupa makalah penelitian asli, studi penelitian baru yang substansial, sering melibatkan beberapa metode atau pendekatan yang berbeda, atau makalah tinjauan komprehensif dengan pembaruan singkat dan jelas tentang kemajuan terkini di lapangan yang secara sistematis meninjau kemajuan paling menarik dalam bidang ilmiah. literatur. Jenis makalah ini memberikan perspektif tentang bidang penelitian di masa depan atau aplikasi yang mungkin.
Baca juga: Institut Sains Dan Teknologi Akprind
Artikel Pilihan Editor didasarkan pada rekomendasi dari editor jurnal ilmiah dari seluruh dunia. Para editor memilih sejumlah kecil artikel yang baru-baru ini diterbitkan dalam jurnal yang mereka yakini menarik bagi pembaca atau penting dalam bidang penelitian masing-masing. Tujuannya adalah untuk memberikan gambaran tentang beberapa karya paling menarik yang diterbitkan di berbagai bidang penelitian jurnal.
Diterima: 27 Maret 2020 / Ditinjau: 14 April 2020 / Diterima: 16 April 2020 / Diterbitkan: 19 April 2020
Analisis lalu lintas menggunakan teknik visi komputer semakin menarik perhatian untuk pengembangan sistem transportasi cerdas. Oleh karena itu, penghitungan volume lalu lintas berdasarkan sistem pengawasan video adalah salah satu aplikasi utama. Namun, masalah ini masih merupakan tugas yang menantang, terutama pada bagian kompleks dengan jumlah pergerakan kendaraan yang banyak. Studi ini menyelidiki bagaimana meningkatkan penghitungan kendaraan berbasis video untuk analisis lalu lintas. Secara khusus, kami menawarkan gambaran lengkap dengan beberapa kelas dan pergerakan untuk penghitungan kendaraan. Secara khusus, kami menerapkan teknik pembelajaran mendalam yang canggih untuk deteksi dan pelacakan kendaraan untuk pertama kalinya. Kemudian, pendekatan lintasan yang sesuai untuk pemantauan pergerakan kendaraan menggunakan pelacakan area diskrit disajikan untuk meningkatkan kinerja penghitungan. Untuk percobaan, kami mengumpulkan dan melakukan pra-proses data pengawasan video dalam mode terintegrasi untuk mengevaluasi kerangka kerja yang kami usulkan. Secara khusus, implementasi menunjukkan hasil yang menjanjikan dari metode yang kami usulkan, yang mencapai akurasi antara 80% dan 98% untuk beberapa gerakan untuk skenario yang sangat kompleks dengan hanya satu kamera.
Baca juga: Harga Kredit Mobil Toyota Rush 2021
Lab Grown Meat That Doesn’t Look Like Mush
Analisis arus lalu lintas adalah elemen mendasar dari perencanaan kota dan manajemen sistem transportasi cerdas (ITS). Baru-baru ini, teknologi ITS yang canggih (seperti kendaraan yang terhubung, komputasi tepi, dan jaringan sensor nirkabel) telah memungkinkan untuk mendapatkan sejumlah besar data lalu lintas yang tersedia dari berbagai sumber untuk mengaktifkan manajemen lalu lintas yang cerdas [1]. Namun, ketika lingkungan yang terhubung masih jauh dari kenyataan dan pengembangan jaringan sensor nirkabel (WSN) menghadapi biaya tinggi dan masalah transmisi, analisis arus lalu lintas yang berasal dari sistem pengawasan video (CCTV) berbiaya rendah menjadi solusi yang menjanjikan [2]. Secara khusus, dengan memantau arus lalu lintas dari CCTV, kami dapat mengevaluasi dan menguji kinerja sistem. Selain itu, berbagai aplikasi berdasarkan deteksi dan pelacakan kendaraan dapat diterapkan menggunakan teknik computer vision, seperti identifikasi kendaraan berulang (REID), klasifikasi kendaraan, dan deteksi patologi [3]. Dalam kasus pelacakan kendaraan, sistem berbasis video dapat melacak berbagai pergerakan kendaraan dengan menggunakan kamera bermata daripada mengembangkan beberapa sensor yang terletak di setiap arah sistem pengawasan (seperti detektor lingkaran). Akibatnya, penghitungan video kendaraan menjadi metode utama analisis lalu lintas di area kompleks [4, 5].
Dalam makalah ini, kami menyajikan pendekatan praktis untuk analisis arus lalu lintas berdasarkan data CCTV, menawarkan gambaran lengkap untuk penghitungan kendaraan. Secara khusus, baru-baru ini lebih banyak perhatian diberikan pada analisis arus lalu lintas berdasarkan sistem pengawasan video menggunakan metode visi komputer; namun, bidang penelitian ini menghadapi banyak tantangan, seperti:
Untuk mengatasi masalah di atas, dalam kerangka penghitungan kendaraan yang diusulkan, kami menghadirkan paradigma pelacakan-melalui-deteksi untuk pelacakan kendaraan menggunakan teknik canggih. Oleh karena itu, pendekatan khusus kawasan untuk pelacakan kendaraan diusulkan untuk meningkatkan kinerja penghitungan. Secara khusus, alih-alih berfokus pada pelacakan kendaraan jarak jauh, kami dapat membagi skenario yang dipertimbangkan menjadi sub-wilayah untuk lintasan kendaraan. Secara umum, kontribusi karya ini diringkas sebagai berikut:
Baca juga: Model Mobil Sedan Honda Terbaru
Sisa dari makalah ini disusun sebagai berikut: tinjauan pustaka tentang analisis lalu lintas menggunakan DL disajikan di Bagian 2. Selain itu, bagian ini juga mengulas teknik pendeteksian dan pelacakan objek terkini serta sistem penghitungan kendaraan. Di Bagian 3, kami mengusulkan penghitungan kendaraan MCMM berbasis video untuk analisis lalu lintas berskala besar. Hasil eksperimental dari pendekatan yang kami usulkan disajikan di Bagian 4, yang dievaluasi berdasarkan data pengawasan video yang telah dikumpulkan dan diproses sebelumnya dalam domain yang kompleks. Temuan penelitian ini dijelaskan dalam Bagian 5.
Iiot Gives Cosmetics Packaging A Makeover
Pesatnya pertumbuhan lalu lintas data menjadi tantangan baru bagi ITS, dimana sistem pemrosesan tradisional tidak dapat memenuhi persyaratan analisis data. Baru-baru ini, DL menyajikan pendekatan yang menjanjikan untuk menangani karakteristik lalu lintas yang berbeda (misalnya, sangat nonlinier, bervariasi waktu, dan acak) [9]. Secara khusus, model DL yang berbeda memungkinkan pembelajaran representasi data yang berbeda untuk aplikasi yang berbeda. Secara khusus, Gambar 2 mengilustrasikan penerapan model DL pada beberapa tugas mendasar di ITS [10]. Secara khusus, ada empat model DL terkenal yang banyak diterapkan untuk berbagai aplikasi di ITS, seperti deep neural network (DNN), recurrent neural network (RNN), convolutional neural network (CNN), dan deep Q-network ( DQN). .
Sebagai hasil dari keberhasilan pengembangan metode berbasis CNN baru-baru ini, proses deteksi dan pelacakan manusia telah dilakukan dengan hasil yang signifikan [11]. Belakangan ini, deteksi dan pelacakan kendaraan semakin menarik perhatian untuk pengembangan ITS. Gambar 3 mengilustrasikan diagram blok pemantauan kendaraan menggunakan data video untuk sistem manajemen lalu lintas cerdas [12]. Secara khusus, ada tiga langkah utama: (i) deteksi dan pelacakan kendaraan dilakukan untuk mendapatkan informasi kendaraan (seperti jenis kendaraan, pergerakan, dan kecepatan); (ii) kegiatan analisis lalu lintas (seperti penghitungan, prediksi, dan deteksi anomali) kemudian dilakukan untuk memahami kondisi lalu lintas saat ini [13, 14]; (iii) Akhirnya, algoritma manajemen lalu lintas dinamis berdasarkan kondisi lalu lintas diusulkan untuk mengoptimalkan arus lalu lintas [15, 16].
Baca juga: Honda New Brio Satya E Cvt
Deteksi dan pelacakan objek bergerak (misalnya, orang, kendaraan, dan burung) banyak digunakan dalam banyak aplikasi (misalnya, pengenalan tindakan, manajemen lalu lintas cerdas, inspeksi industri) dan saat ini menjadi tantangan utama di bidang penglihatan buatan [17 ]. Saat ini, pendekatan standar untuk melacak objek bergerak dari urutan video mengikuti paradigma pelacakan-melalui-deteksi, di mana kumpulan jendela pembatas yang terdeteksi yang Anda ekstrak di setiap bingkai adalah input ke proses pelacakan untuk melakukan pengikatan data untuk melacak lintasan objek seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4 [18].
Baru-baru ini, perkembangan pesat model DL telah mencapai kesuksesan besar untuk deteksi objek dalam hal ekstraksi fitur dan klasifikasi tipe objek [19]. Secara teknis, ada dua kategori metode pendeteksian objek: (i) metode fase tunggal melakukan pendeteksian secara langsung pada sampel padat dari kemungkinan lokasi, yang memberikan kecepatan deteksi tinggi (misalnya, SSD [20], YOLO [21], dan RetinaNet [ 22]) ; (ii) Metode dua langkah pertama-tama menggunakan jaringan usulan daerah untuk menghasilkan daerah-daerah yang diminati. Kemudian dilakukan optimasi proses regresi pada calon daerah. Oleh karena itu, dibandingkan dengan pendekatan satu langkah, pendekatan ini mencapai akurasi yang lebih tinggi tetapi kecepatan proses deteksi lebih rendah (misalnya Fast R-CNN [ 23 ], Mask R-CNN [ 24 ], dan R-FCN [ 25 ]).
Awesomely Weird Alibaba Electric Vehicle Of The Week: $2,000 Electric Pickup Truck
Pelacakan objek didefinisikan sebagai pembuatan jalur dan lintasan dari proses pemindahan objek melalui bingkai yang berurutan. Secara khusus, tergantung pada tujuan proses pelacakan, ada dua kategori metode pelacakan: pelacakan objek tunggal (SOT) dan pelacakan objek ganda (MOT) [26]. Dalam kasus SOT, proses pelacakan tidak berbasis pelacakan, karena metode melacak objek tertentu dari awal. Dua metode terkenal untuk SOT adalah filter Kalman [27] dan filter partikel [28]. Pemeliharaan, di sisi lain, mengikuti paradigma pelacakan dengan mengidentifikasi di mana metode pelacakan merespons hasil akhir di setiap kerangka proses pelacakan. Saat ini, ada dua metode canggih untuk TO: DeepSORT [29], perpanjangan dari algoritma SORT [30], dan TC [31], metode yang menggunakan fitur semantik (seperti homogenitas lintasan dan waktu). informasi) untuk memetakan data dalam setiap tampilan individual. .
Baca juga: Jenis Honda Brio Dan Harganya
Penghitungan kendaraan adalah salah satu aplikasi utama computer vision untuk manajemen lalu lintas [32]. Gambar 5 mengilustrasikan alur umum sistem penghitungan kendaraan berbasis video [5]. Akibatnya, proses pelacakan dan penelusuran dilakukan untuk mendeteksi dan memantau kendaraan. Garis virtual tersebut kemudian disesuaikan untuk menghitung kendaraan saat pusat kendaraan melintasi garis tersebut. Secara khusus, ini
