kjøretøydeteksjonsoppgaver

Kjøretøydeteksjon er prosessen med å identifisere og lokalisere kjøretøy i et gitt bilde eller video. Dette er et sentralt delproblem innen datasyn og har en rekke anvendelser, inkludert trafikkovervåkning, selvkjørende biler og sikkerhetssystemer.

Teknikkene som brukes for kjøretøydeteksjon kan deles inn i to hovedkategorier: tradisjonelle metoder og metoder basert på dyp læring. Tradisjonelle metoder inkluderer ofte funksjonsutvinning, som for eksempel å bruke kantdeteksjon eller fargehistogrammer, etterfulgt av en klassifikator som støttevektormaskiner (SVM). Dyp læringsmetoder, spesielt konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN), har vist seg å gi state-of-the-art resultater. Populære arkitekturer for kjøretøydeteksjon basert på dyp læring inkluderer YOLO (You Only Look Once), SSD (Single Shot MultiBox Detector) og Faster R-CNN.

Utfordringer i kjøretøydeteksjon kan oppstå på grunn av varierende lysforhold, delvis tildekking av kjøretøy, forskjellige kjøretøytyper og -størrelser, samt okklusjon (når et kjøretøy er skjult bak et annet). Forbedringer i algoritmer og tilgjengeligheten av store merkede datasett har ført til betydelige fremskritt innen dette feltet de siste årene. Evalueringen av kjøretøydeteksjonsmodeller gjøres vanligvis ved hjelp av metrikker som presisjon, tilbakekalling og gjennomsnittspresisjon (mAP - mean Average Precision).