Resumen

En las últimas décadas, la clasificación automática de vehículos juega un papel vital en los sistemas de transporte inteligente y los sistemas de vigilancia del tráfico visual. Especialmente en países que impusieron un confinamiento (las restricciones de movilidad ayudan a reducir la propagación de COVID-19), se vuelve importante restringir al máximo el movimiento de vehículos. Para un sistema efectivo de vigilancia del tráfico visual, es esencial detectar vehículos en las imágenes y clasificar los vehículos en diferentes tipos (por ejemplo, autobús, coche y camioneta). La mayoría de los estudios de investigación existentes se centraron solo en maximizar el porcentaje de predicciones, lo que tiene un rendimiento deficiente en tiempo real y consume más recursos informáticos. Para resaltar los problemas de clasificación de datos desequilibrados, se propone una nueva técnica en este artículo de investigación para la clasificación de tipos de vehículos. Inicialmente, los datos son recopilados del Conjunto de Datos de Vehículos del Instituto de Tecnología de Beijing y del Conjunto de Datos de Cámaras de Tr

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Clasificación automática de vehículos; Sistemas de transporte inteligente; Sistemas de vigilancia de tráfico visual; Clasificación de tipo de vehículo; Técnica de aprendizaje profundo; Precisión de clasificación
• Keywords:Automatic vehicle classification; Intelligent transportation systems; Visual traffic surveillance systems; Vehicle type classification; Deep learning technique; Classification accuracy