Using deep learning to detect and track all modes in traffic videos
使用深度学习检测和跟踪交通视频中的所有模式
基本信息
- 批准号:508834-2017
- 负责人:
- 金额:$ 1.82万
- 依托单位:
- 依托单位国家:加拿大
- 项目类别:Engage Grants Program
- 财政年份:2017
- 资助国家:加拿大
- 起止时间:2017-01-01 至 2018-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Transportation network planning, traffic safety and intelligent transportation systems require origin-destination (OD) data to assist in designing and planning for infrastructure such as roadways, intersections and modern roundabouts. OD data is traditionally collected by manually annotating videos of all modes of urban travel (e.g., vehicles, transit, pedestrians and cyclists). Manual annotation is extremely tedious, because one needs to timestamp the entrance and the exit of all modes in a video segment. It requires starting, pausing, rewinding a long video for hours. An intermediate solution has emerged, where vendors send their traffic videos to a software service (such as MioVision) that first processes the videos by a combination of automatic and manual methods, then sends back OD data to the vendors. In this research project, ISL Engineering Services is partnering with Dr. Nilanjan Ray in the Dept. of Computing Science, University of Alberta to utilize deep learning and reinforcement learning to create computer vision algorithms that will completely automate the OD data generation from traffic videos. This research would be a first step toward building a prototype of a completely automated video analysis tool for OD data collection and traffic studies that does not exist in the Canadian market.
交通网络规划、交通安全和智能交通系统需要起点-目的地(OD)数据来帮助设计和规划道路、交叉口和现代环形交叉口等基础设施。OD数据传统上是通过手动注释所有城市出行模式的视频来收集的(例如,车辆、交通工具、行人和骑自行车的人)。手动注释非常繁琐,因为需要对视频片段中所有模式的入口和出口进行时间戳标记。它需要启动,暂停,倒带一个长视频数小时。一种中间解决方案已经出现,供应商将他们的交通视频发送到软件服务(如MioVision),该软件服务首先通过自动和手动方法的组合处理视频,然后将OD数据发送回供应商。在这个研究项目中,ISL工程服务与Nilanjan Ray博士合作。阿尔伯塔大学计算科学学院的研究人员利用深度学习和强化学习来创建计算机视觉算法,该算法将完全自动化从交通视频中生成OD数据。这项研究将是建立一个完全自动化的视频分析工具的原型,OD数据收集和交通研究,不存在于加拿大市场的第一步。
项目成果
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