Nuovo metodo per rilevare il ciclismo contromano usando le telecamere a circuito chiuso

Nel trasporto, una delle preoccupazioni principali è l'attività illegale dei veicoli. Una di queste azioni è il ciclismo contromano, dove i ciclisti pedalano in direzione opposta al flusso del traffico. Questo comportamento può creare situazioni pericolose sia per i ciclisti che per gli altri utenti della strada. Questo articolo parla di un nuovo metodo per rilevare il ciclismo contromano utilizzando filmati delle telecamere a circuito chiuso (CCTV). Il nostro obiettivo è trovare un modo rapido ed efficiente per monitorare e capire l'entità di questo problema.

#Il Problema del Ciclismo Contromano

Il ciclismo contromano si verifica quando un ciclista percorre una strada o una pista ciclabile contro la direzione stabilita. Questo comportamento può portare a incidenti, mettendo a rischio ciclisti e altri sulla strada. Monitorare la frequenza del ciclismo contromano è fondamentale per migliorare la sicurezza e identificare aree che richiedono maggiore attenzione da parte delle forze dell'ordine.

Con l'aumento delle telecamere CCTV nelle città per la sorveglianza, c'è l'opportunità di usare queste registrazioni per monitorare il traffico. La maggior parte delle telecamere è impostata per catturare ampi angoli delle strade, ma i sistemi attuali per monitorare i veicoli a motore sono più avanzati di quelli per il trasporto non motorizzato, come le bici. Tuttavia, analizzare i filmati delle CCTV per il ciclismo contromano può fornire dati preziosi per aiutare le autorità a comprendere le preoccupazioni sulla sicurezza in aree specifiche.

#La Necessità di un Rilevamento Efficiente

I metodi attuali per rilevare la guida contromano si basano principalmente su tecniche di tracciamento diretto. Questi metodi richiedono molta potenza di calcolo e tempi di elaborazione lunghi, rendendoli meno ideali per analizzare lunghe registrazioni CCTV. Invece, proponiamo un nuovo metodo chiamato WWC-Predictor che affronta queste limitazioni utilizzando un approccio più efficiente.

Il WWC-Predictor si concentra sulla comprensione dei rapporti di ciclismo contromano analizzando meno fotogrammi dai video, il che riduce significativamente la quantità di potenza di calcolo necessaria. Questo metodo cattura le informazioni essenziali senza essere eccessivamente preciso, cosa non necessaria per i nostri obiettivi.

#Il WWC-Predictor

#Panoramica del Metodo

Il WWC-Predictor sfrutta due tipi di informazioni per rilevare il ciclismo contromano: informazioni dai modelli di rilevamento che identificano i ciclisti e l'Orientamento di questi ciclisti basato sulle immagini nei filmati. Combinando queste due forme di dati, il metodo prevede efficacemente la probabilità di incidenti di ciclismo contromano.

Il nostro metodo utilizza un Rilevatore di Ciclismo Contromano a Due Fotogrammi per analizzare coppie di fotogrammi dal video. Questo rilevatore estrae informazioni utili sui ciclisti e i loro movimenti. Dopo di ciò, impieghiamo un Predittore di Ciclismo Contromano a Tempo Completo per calcolare la probabilità complessiva di ciclismo contromano nel tempo basata sulle informazioni estratte.

#Il Processo di Rilevamento

Il Rilevatore di WWC a Due Fotogrammi elabora fotogrammi video consecutivi. Utilizza un modello di rilevamento per identificare i ciclisti in questi fotogrammi e seguire i loro movimenti. La parte importante è confrontare questi fotogrammi per valutare se i ciclisti stanno andando nella giusta direzione o contromano.

Questo metodo è progettato per ridurre al minimo l'uso delle risorse mantenendo comunque risultati accurati. Concentrandosi solo su un numero ridotto di fotogrammi, il WWC-Predictor può operare con tempi di elaborazione significativamente inferiori rispetto ai metodi di tracciamento tradizionali.

#Raccolta Dati per il WWC-Predictor

Per convalidare il nostro approccio, abbiamo raccolto varie fonti di dati, inclusi video CCTV e immagini annotate. I dati includono:

1. 405 immagini per rilevare i ciclisti.
2. 1199 immagini per prevedere l'orientamento dei ciclisti.
3. Quattro video CCTV per un totale di 35 minuti per valutare le prestazioni del WWC-Predictor.

È stata prestata grande attenzione per garantire che i dati utilizzati per l'addestramento e la convalida fossero completamente separati per evitare qualsiasi pregiudizio nei risultati.

#L'Impatto del WWC-Predictor

#Risultati e Prestazioni

Quando testato sul nostro set di dati, il WWC-Predictor ha raggiunto un tasso di errore straordinariamente basso dell'1,475%. Questo dimostra che il nostro metodo è altamente accurato nel prevedere i casi di ciclismo contromano. Inoltre, ha utilizzato solo circa il 19% del tempo di elaborazione rispetto ai metodi tradizionali che si concentrano sul tracciamento diretto.

#Vantaggi del Metodo

Il principale vantaggio del WWC-Predictor è la sua Efficienza. Utilizzando meno fotogrammi, conserva le risorse computazionali pur fornendo risultati affidabili. Il metodo consente anche di identificare più facilmente le aree con elevati tassi di ciclismo contromano, portando a misure di sicurezza migliorate e sorveglianza mirata.

#Lavori Correlati

C'è stata una considerevole ricerca focalizzata sul rilevamento della guida contromano, spesso utilizzando vari metodi di tracciamento multi-oggetto. Questi studi di solito prevedono la suddivisione dei filmati in intervalli più piccoli per un'analisi dettagliata. Tuttavia, la maggior parte dei metodi esistenti è dispendiosa in termini di tempo e risorse, evidenziando la necessità di miglioramenti nell'efficienza.

Alcuni ricercatori hanno anche esplorato l'uso della tecnologia GPS e sistemi mobili per identificare i comportamenti di ciclismo contromano. Tuttavia, questi approcci presentano limitazioni, come la necessità di un tracciamento attivo da parte di un dispositivo mobile. Il nostro metodo colma le lacune lasciate da queste strategie fornendo un modo efficiente per analizzare i filmati video esistenti.

#Il Ruolo del Rilevamento dell'Orientamento

Rilevare l'orientamento dei ciclisti nei video presenta le sue sfide, specialmente quando si tratta di dati video che mostrano movimenti dinamici. Nel nostro approccio, tuttavia, semplifichiamo questo problema concentrandoci su immagini fisse per determinare l'orientamento dei ciclisti. Questo spostamento rende il compito di rilevamento dell'orientamento molto più gestibile.

Un modello consapevole dell'orientamento elabora le immagini per prevedere con precisione la direzione in cui un ciclista è rivolto. Questi dati aggiuntivi aiutano a migliorare l'analisi complessiva degli incidenti di ciclismo contromano.

#L'Utilizzo dell'Apprendimento per Ensemble

Per migliorare le prestazioni del nostro modello, abbiamo implementato tecniche di apprendimento per ensemble. Questo metodo prevede la combinazione di più modelli individuali per ottenere un risultato migliore rispetto a qualsiasi singolo modello. Abbiamo creato una strategia di ensemble chiamata And-strategy, che assicura che le discrepanze tra gli output dei diversi modelli siano considerate, portando a una maggiore accuratezza nelle previsioni.

#Valutazione del WWC-Predictor

#Set di Dati

Abbiamo creato tre set di dati principali per supportare la nostra ricerca:

1. Set di Dati Consapevole dell'Orientamento: Utilizzato per addestrare modelli che prevedono l'orientamento dei ciclisti. Questo set di dati include immagini sintetiche e del mondo reale.
2. Set di Dati di Rilevamento: Contiene immagini specificamente per addestrare il modello di rilevamento, concentrandosi sui veicoli non motorizzati.
3. Set di Dati di Convalida Finale: Comprende video raccolti da varie località per valutare l'efficacia del nostro metodo.

#Metriche di Prestazione

Per valutare i nostri metodi, abbiamo confrontato il WWC-Predictor con metodi di tracciamento tradizionali, analizzando velocità, accuratezza e uso delle risorse computazionali. Il nostro approccio ha mostrato un tasso di errore assoluto competitivo e un tempo di elaborazione rapido, evidenziando la sua efficienza e affidabilità.

#Direzioni Future

Anche se i nostri risultati sono promettenti, c'è ancora margine di crescita in questo campo. I lavori futuri potrebbero coinvolgere l'esplorazione di modi per migliorare ulteriormente le prestazioni del WWC-Predictor, soprattutto nei video di lunga durata. Questo potrebbe includere lo sviluppo di tecniche per gestire meglio pochi campioni o migliorare l'accuratezza delle previsioni su periodi prolungati.

Un'altra area di ricerca potenziale è il rafforzamento del WWC-Predictor per applicazioni in tempo reale. Passare da un modello offline a uno che può prevedere il ciclismo contromano in tempo reale potrebbe migliorare significativamente la gestione del traffico e le misure di sicurezza sulle strade.

#Conclusione

Il WWC-Predictor rappresenta un avanzamento significativo nel rilevamento del ciclismo contromano attraverso i filmati CCTV. Utilizzando un approccio di campionamento sparso e impiegando una combinazione di modelli di rilevamento e consapevoli dell'orientamento, possiamo prevedere accuratamente gli incidenti di ciclismo contromano con risorse computazionali minime. Questo metodo può migliorare notevolmente la sicurezza sulle strade fornendo dati preziosi per le forze dell'ordine e i pianificatori urbani.

Il nostro lavoro pone le basi per futuri studi e sviluppi in questo campo, e speriamo di vedere maggiori sforzi focalizzati sul miglioramento della sicurezza dei trasporti per ciclisti e altri utenti della strada.