kjøretøydeteksjon

Kjøretøydeteksjon er prosessen med å identifisere og lokalisere kjøretøy i et bilde eller en videostrøm. Dette er et viktig delproblem innen datasyn og maskinlæring, med applikasjoner som spenner fra autonome kjøretøy til trafikkanalyse og overvåkning. Målet er å skille kjøretøy fra bakgrunnen og klassifisere dem, for eksempel som biler, lastebiler, busser eller motorsykler.

Tradisjonelle metoder for kjøretøydeteksjon baserte seg ofte på håndlagde funksjoner og maskinlæringsklassifikatorer. Disse funksjonene kunne være basert på former, teksturer eller bevegelsesmønstre. Eksempler inkluderer Histogram of Oriented Gradients (HOG) kombinert med Support Vector Machines (SVM). Selv om disse metodene kunne oppnå gode resultater i kontrollerte omgivelser, hadde de ofte begrenset ytelse under varierende lysforhold, okklusjoner (når kjøretøy delvis dekkes av andre objekter) og forskjellige synsvinkler.

Med fremveksten av dype nevrale nettverk, spesielt konvolusjonelle nevrale nettverk (CNNs), har kjøretøydeteksjon opplevd en betydelig forbedring. Dype læringsmodeller kan automatisk lære relevante trekk direkte fra råbildedata, noe som eliminerer behovet for manuell funksjonsutvikling. Populære arkitekturer for kjøretøydeteksjon inkluderer Faster R-CNN, YOLO (You Only Look Once) og SSD (Single Shot MultiBox Detector). Disse nettverkene kan oppnå høy nøyaktighet og hastighet, noe som gjør dem egnet for sanntidsapplikasjoner. Utfordringer gjenstår, spesielt knyttet til deteksjon av små objekter, tettpakket trafikk og kjøretøy med uvanlige former eller i uvanlige positurer.