مجله ماشین بینایی و پردازش تصویر

مجله ماشین بینایی و پردازش تصویر

رویکردی ترکیبی برای شناسایی و ردیابی وسایل نقلیه در شرایط دید ضعیف مبتنی بر الگوریتم‌های AWBLP، YOLOv8 و GM-PHD

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران
2 دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه شهید مدنی آذربایجان، تبریز، ایران
چکیده
در محیط‌های با دید محدود مانند مه، باران یا گردوغبار، تشخیص دقیق وسایل نقلیه چالشی اساسی برای سیستم‌های بینایی ماشین محسوب می‌شود. این مقاله رویکردی دومرحله‌ای برای بهبود عملکرد سیستم‌های تشخیص و ردیابی در چنین شرایطی ارائه می‌دهد. در گام نخست، از روش پیش‌پردازش سطح روشنایی تطبیقی وزن‌دار جهت افزایش وضوح، کنتراست و کیفیت تصاویر بهره گرفته شد. این بهبود تصویری، به طور مؤثری ورودی مناسب‌تری برای الگوریتم‌های تشخیص فراهم کرده و بر موانع ناشی از افت دید غلبه کرده است. در مرحله دوم، دو خط‌پردازشی مجزا پیاده‌سازی و مقایسه شده‌اند: نخست، استفاده از YOLOv8 به‌عنوان مدل تشخیص شیء سبک، سریع و دقیق، و دوم، ترکیب الگوریتم GM-PHD برای تشخیص آماری و ردیابی چندهدفه. نتایج نشان می‌دهند که هم‌افزایی میان بهبود تصویر و مدل‌های یادگیری عمیق می‌تواند کارایی سیستم را در شرایط جوی نامساعد به شکل محسوسی ارتقا دهد. به صورت کمی، دقت تشخیص وسایل نقلیه در تصاویر به حدود ۸۲٪ و نرخ موفقیت ردیابی چندهدفه به حدود ۵۷٪ رسیده است، که بیانگر اثر مثبت و قابل توجه نوآوری ارائه‌شده بر عملکرد سیستم است. باوجود برخی محدودیت‌ها همچون نبود داده‌های برچسب خورده و ضعف ردیابی در صحنه‌های پیچیده، مسیرهایی نظیر استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته‌تر ردیابی و داده‌های واقعی می‌تواند کاربردهای عملی این سیستم را در حوزه‌هایی مانند خودروهای خودران و نظارت هوشمند شهری گسترش دهد.
کلیدواژه‌ها

   [1]      Agrawal, A., and Shukla, C., Enhanced Vehicle Identification Using YOLOv8 with Counter-Based Grouping for Improved Real-Time Performance, Artificial Intelligence and Sustainable Computing, vol. 2, p. 1, 2024. DOI: 10.1007/978-981-96-3337-1_1
   [2]      Taherihajivand, A., Shirini, K., & Samadi Gharehveran, S. (2024). Weed detection in fields using convolutional neural network based on deep learning. Agricultural Engineering, 47(1), 129-142. DOI: DOI: 10.22055/agen.2024.45449.1697
   [3]      Taherihajivand, A., Shirini, K., & Samadi Gharehveran, S. (2024). An overview of product performance prediction using artificial algorithms. Journal of Agricultural Mechanization, 9(3), 1-14.  DOI: 10.22034/jam.2024.61899.1276.
   [4]      Choi, J., Chun, D., Kim, H., and Lee, H. J., Gaussian YOLOv3: An accurate and fast object detector using localization uncertainty for autonomous driving, in Proc. IEEE/CVF Int. Conf. on Computer Vision (ICCV), pp. 502–511, 2019.DOI: 10.1109/ICCV.2019.00059
   [5]      Guo, H., Zhang, Y., Chen, L., and Khan, A. A., Research on vehicle detection based on improved YOLOv8 network, arXiv preprint arXiv:2501.00300, 2024. DOI: 10.48550/arXiv.2501.00300
   [6]      Hassaballah, M., Kenk, M. A., Muhammad, K., and Minaee, S., Vehicle detection and tracking in adverse weather using a deep learning framework, IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., vol. 22, no. 7, pp. 4230–4242, 2020. DOI: 10.1109/TITS.2020.3014013
   [7]      Tan, J., Radhi, R.M., Shirini, K. et al. Innovative framework for fault detection and system resilience in hydropower operations using digital twins and deep learning. Sci Rep 15, 15669 (2025). Doi: 10.1038/s41598-025-98235-1
   [8]      Kuang, H., Zhang, X., Li, Y. J., Chan, L. L. H., and Yan, H., Nighttime vehicle detection based on bio-inspired image enhancement and weighted score-level feature fusion, IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., vol. 18, no. 4, pp. 927–936, 2016. DOI: 10.1109/TITS.2016.2598192
   [9]      Saeedi, N., Baharvand, D., Shirini, K. et al. Prediction of electrical energy consumption using principal component analysis and independent components analysis. J Supercomput 81, 1072 (2025). .doi: /10.1007/s11227-025-07505-2
[10]      Li, S., Araujo, I. B., Ren, W., Wang, Z., Tokuda, E. K., Junior, R. H., Cesar-Junior, R., Zhang, J., Guo, X., and Cao, X., Single image deraining: A comprehensive benchmark analysis, in Proc. IEEE/CVF Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. (CVPR), pp. 3838–3847, 2019. DOI: 10.48550/arXiv.1903.08558
[11]      Li, Y., Huang, C., and Nevatia, R., Learning to associate: Hybridboosted multi-target tracker for crowded scene, in Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. (CVPR), pp. 2953–2960, Jun. 2009.
[12]      Li, Z., Shu, H., and Zheng, C., Multi-scale single image dehazing using Laplacian and Gaussian pyramids, IEEE Trans. Image Process., vol. 30, pp. 9270–9279, 2021. DOI: 10.48550/arXiv.2111.05700
[13]      Sattari, M. T., Shirini, K., & Javidan, S. (2024). Evaluating the efficiency of dimensionality reduction methods in improving the accuracy of water quality index modeling in Qizil-Uzen River using machine learning algorithms. Water and Soil Management and Modelling, 4(2), 89-104. DOI: 10.22098/mmws.2023.12434.1241
[14]      Liu, X., Wang, Y., Yu, D., and Yuan, Z., YOLOv8-FDD: A real-time vehicle detection method based on improved YOLOv8, IEEE Access, 2024. DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3453298
[15]      Shirini, K., Taherihajivand, A., & Samadi Gharehveran, S. (2023). A review of algorithms for solving the project scheduling problem with resource-constrained considering agricultural problems. Journal of Agricultural Mechanization, 8(1), 1-14.   DOI: 10.22034/jam.2023.55751.1227
[16]      Sundaresan Geetha, A., Alif, M. A. R., Hussain, M., and Allen, P., Comparative Analysis of YOLOv8 and YOLOv10 in Vehicle Detection: Performance Metrics and Model Efficacy, Vehicles, vol. 6, no. 3, pp. 1364–1382, 2024. https://doi.org/10.3390/vehicles6030065
[17]      Wu, B., Iandola, F., Jin, P. H., and Keutzer, K., SqueezeDet: Unified, small, low power fully convolutional neural networks for real-time object detection for autonomous driving, in Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. Workshops, pp. 129–137, 2017. https://doi.org/10.48550/arXiv.1612.01051
[18]      Frankel, David S., Model Driven Architecture: Applying MDA to Enterprise Computing, OMG Press, Wiley Publishing, 2003.
[19]      Sannella, M. J., Constraint Satisfaction and Debugging for Interactive User Interfaces, Ph.D. Thesis, University of Washington, Seattle, WA, 1994.
[20]      C. J. Kaufman, Rocky Mountain Research Laboratories, Boulder, CO, personal communication, 1992.
[21]      R. Nicole, "Title of paper with only first word capitalized," J. Name Stand. Abbrev., submitted for publication.
[22]      Plamondon, R., Lorette, G., "Automatic Signature Verification and Writer Identification - The State of the Art", Pattern Recognition, Vol. 22, pp. 107-131, 1989.
[23]      Object Management Group. Unified Modeling Language: Superstructure, Version 2.0, ptc/03-07-06, July 2003, http://www.omg.org/cgi-bin/doc?ptc/2003-08-02.
[24]      He, K., Sun, J., and Tang, X., Single image haze removal using dark channel prior, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2011. DOI: 10.1109/TPAMI.2010.168
[25]      Ren, S., He, K., Girshick, R., and Sun, J., Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2017. DOI: 10.1109/TPAMI.2016.2577031
[26]      He, K., Gkioxari, G., Dollár, P., and Girshick, R., Mask R-CNN, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2017. DOI: 10.1109/CVPR.2017.131
[27]      Lin, T.-Y., Goyal, P., Girshick, R., He, K., and Dollár, P., Focal loss for dense object detection, IEEE International Conference on Computer Vision, 2017. DOI: 10.1109/ICCV.2017.324
[28]      Law, H., and Deng, J., CornerNet: Detecting objects as paired keypoints, European Conference on Computer Vision, 2018. DOI: 10.1007/978-3-030-01264-9_44
[29]      Zhang, S., Wen, L., Bian, X., Lei, Z., and Li, S. Z., Single-shot refinement neural network for object detection, IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2018. DOI: 10.1109/CVPR.2018.00442