Phương pháp phát hiện và phân loại phương tiện trên làn khẩn cấp dựa trên hồi quy logistic và mạng nơ-ron tích chập sâu

Neural Computing and Applications - 2021
Guangming Li1,2, Qingjun Wang3,4, Congrui Zuo5
1Department of Mechanical and Energy Engineering, Shaoyang University, Shaoyang, China
2Key Laboratory of Hunan Province for Efficient Power System and Intelligent Manufacturing, Shaoyang University, Shaoyang, China
3Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China
4Shenyang Aerospace University, Shenyang, China
5Hunan Institute of Metrology and Test, Changsha, China

Tóm tắt

Với mức độ cá nhân hóa ô tô ngày càng tăng, số lượng cư dân sở hữu ô tô đã nhiều lần đạt kỷ lục cao mới, nhưng điều này cũng gây ra tình trạng ùn tắc giao thông, đặc biệt là ùn tắc trên các làn khẩn cấp. Để giảm thiểu tình trạng ùn tắc trên làn khẩn cấp và thực hiện phát hiện và phân loại thông minh các làn khẩn cấp, bài báo này giới thiệu lý thuyết hồi quy logistic và đề xuất một phương pháp phát hiện phương tiện dựa trên hồi quy logistic. Dựa trên khả năng trích xuất đặc trưng mạnh mẽ và khả năng học tự động của các mạng nơ-ron tích chập, nghiên cứu này xem xét các phương tiện dựa trên các mạng nơ-ron tích chập. Thuật toán nhận diện phân tích sự đóng góp của kernel tích chập trong mạng nơ-ron tích chập, và biến đổi phương pháp phát hiện phương tiện trên làn khẩn cấp. Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ phát hiện phương tiện trên làn khẩn cấp dựa trên hồi quy logistic và mạng nơ-ron tích chập sâu được thiết kế trong bài báo này có thể đạt khoảng 98%, cao hơn so với các phương pháp phát hiện dựa trên SVM và AdaBoost, và thời gian phát hiện không khác biệt so với SVM và AdaBoost. Sau khi đào tạo, kernel tích chập của mạng nơ-ron tích chập sâu, thời gian phát hiện và độ chính xác phát hiện được cải thiện đến một mức độ nhất định. Điều này cho thấy phương pháp phát hiện và phân loại phương tiện trên làn khẩn cấp dựa trên hồi quy logistic và mạng nơ-ron tích chập sâu có thể đóng vai trò quan trọng trong trí tuệ làn khẩn cấp.

Từ khóa

#phát hiện phương tiện #hồi quy logistic #mạng nơ-ron tích chập #làn khẩn cấp #trí tuệ nhân tạo

Tài liệu tham khảo

Li Y, Chen X, Mrtensson J (2020) Linear time-varying model predictive control for automated vehicles: feasibility and stability under emergency lane change. IFAC-PapersOnLine 53(2):15719–15724

Pan X, Li L, Yang H et al (2016) Accurate segmentation of nuclei in pathological images via sparse reconstruction and deep convolutional networks. Neurocomputing 229:88–99

Maqueda AI, Bao P, Del-Blanco CR et al (2017) Tiny hand gesture recognition without localization via a deep convolutional network. IEEE Trans Consum Electron 63(3):251–257

Alaw AdM, Lin M (2016) Stochastic-based deep convolutional networks with reconfigurable logic fabric. IEEE Trans Multi Scale Comput Syst 2(4):242–256

Owojecho GA (2020) Discursive construction of language between the vehicle inspection officers and drivers in Abuja. Int J Lang Literary Stud 2(1):218–233

Diao CN (2020) Radiation environmental impact analysis of vehicle inspection system in Urumqi Logistics Park. Adv Environ Prot 10(3):374–381

Bosire TM, Dimo D (2019) Influence of vehicle inspection tests on Crashworthiness of School Bus in Nairobi County, Kenya. Int J Eng Manag Res 09(5):112–121

Nakamoto Y, Kagawa S (2018) Role of vehicle inspection policy in climate mitigation: the case of Japan. J Environ Manag 224:87–96

Wang Y, Feng Y, Sun H (2021) Research on vehicle intelligent wireless location algorithm based on convolutional neural network. Neural Comput Appl 33:8131–8141

Ding S, Qu S, Xi Y, Wan S (2019) A long video caption generation algorithm for big video data retrieval. Futur Gener Comput Syst 93:583–595

Feng Z, Zhan J, Jing L et al (2017) Development and validation of highway emergency lane illegal occupancy scale for Chinese drivers. Transp Res Rec J Transp Res Board 2634(1):43–49

Micol LA, Adenubi F, Lane S et al (2020) P-02-66 emergency sperm and spermatogonial stem cell retrieval in oncological context. J Sex Med 17(6):S192–S193

Goodin D, Wong L, Bentley S et al (2020) 179 ethnicity and symptom onset in the emergency department during the SARS-CoV-2 pandemic at the “epicenter of the epicenter.” Ann Emerg Med 76(4):S69–S72

Reddy MR, Srinivasa KG, Reddy BE (2018) Smart vehicular system based on the Internet of Things. J Org End User Comput 30(3):45–62

Cen B, Soliman S, Caroline MS et al (2020) Emergency nurse perceptions of naloxone distribution in the emergency department. J Emerg Nurs 46(5):675–681

Lane D, Pomeranz K, Findlay S et al (2019) Monocular vision loss: a rare cause. Clin Pract Cases Emerg Med 3(4):436–437

Lane SJ, Mcgrady E (2016) Nursing home self-assessment of implementation of emergency preparedness standards. Prehosp Disaster Med Off J Natl Assoc EMS Phys World Assoc Emerg Disaster Med Assoc Acute Care Found 1(4):1–10

Lane DJ, Wunsch H, Saskin R et al (2020) Assessing severity of illness in patients transported to hospital by paramedics: external validation of 3 prognostic scores. Prehosp Emerg Care 24(2):273–281

Dh A, Klw A, Ekm A et al (2020) Enabling emergency mass vaccination: innovations in manufacturing and administration during a pandemic. Vaccine 38(26):4167–4169

Greene J, Carter A, Goldstein J et al (2019) P060: state of the evidence for prehospital use of point-of-care lactate in patients with sepsis: a report from the Prehospital Evidence Based Practice (PEP) program. Can J Emerg Med 21(S1):S85–S92

Zhao J, Zeng D, Qin J et al (2021) Simulation and modeling of microblog-based spread of public opinions on emergencies. Neural Comput Appl 33:547–564

Dhillon J, Gunvaldsen R, Dickson T et al (2017) Providing empowerment for rural pastoralists after natural disasters. Prehosp Disaster Med Off J Natl Assoc EMS Phys World Assoc Emerg Disaster Med Assoc Acute Care Found 32(S1):S241–S245

Dynin M, Devore H, Lane D et al (2016) 309EMF epidemiological analysis of drug-facilitated sexual assault in Washington. DC Ann Emerg Med 68(4):S119–S120

Le AB, Buehler SA, Maniscalco PM et al (2018) Determining training and education needs pertaining to highly infectious disease preparedness and response: a gap analysis survey of US emergency medical services practitioners. Am J Infect Control 46(3):246–252

Wang C, Huang R, Shen J et al (2021) A novel lightweight authentication protocol for emergency vehicle avoidance in VANETs. IEEE Internet Things J 99:1–8

Gesell SB, Golden SL, Limkakeng AT et al (2018) Implementation of the HEART Pathway: using the consolidated framework for implementation research. Crit Pathw Cardiol 17(4):191–200

Love JN, Ronan-Bentle SE, Lane DR et al (2016) The standardized letter of evaluation for postgraduate training: a concept whose time has come? Acad Med 91(11):1–10

Thông tin
Thông tin xuất bản

Neural Computing and Applications

Thông tin tác giả