Debris Object Detection Caused by Vehicle Accidents Using UAV and Deep Learning Techniques

目标检测 计算机科学 碎片 无人机 过程(计算) 深度学习 人工智能 计算机视觉 模式识别(心理学) 地理 气象学 生物 遗传学 操作系统
作者
Homayra Alam,Damian Valles
标识
DOI:10.1109/iemcon53756.2021.9623110
摘要

The road debris clean-up process can be improved by utilizing drones, Deep Learning, and object detection to optimize the operation and re-open roads for traffic. Common debris is unsecured items that fly out from vehicles after a vehicle accident. The cleaning procedure of the road debris after an accident is cumbersome and sensitive. It demands much workforce and a time-consuming process to haul debris properly. The paper aims to detect debris on the road using a drone to minimize the time cleaning procedure. Object detection API with the pre-trained model of SSD and Faster R-CNN is used for object detection. The accuracy graphs, evaluation matrix, and detection box score determine the efficient model for debris detection.
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