Intelligent ROI-Based Vehicle Counting Framework for Automated Traffic Monitoring

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Abstract

El conteo preciso de vehículos mediante videovigilancia es crucial para una gestión eficiente del tráfico. Sin embargo, lograr una alta precisión de conteo garantizando al mismo tiempo la eficiencia computacional sigue siendo un reto. Para abordar esto, proponemos un marco de conteo de vehículos totalmente automatizado y basado en vídeo, diseñado para optimizar tanto la eficiencia computacional como la precisión del conteo. Nuestro marco funciona en dos fases distintas: estimación y predicción. En la fase de estimación, la región de interés (ROI) óptima se determina automáticamente mediante una novedosa combinación de tres modelos basados en puntuaciones de detección, puntuaciones de seguimiento y densidad de vehículos. Este enfoque adaptativo garantiza la compatibilidad con cualquier método de detección y seguimiento, potenciando la versatilidad del marco. En la fase de predicción, el conteo de vehículos se realiza de manera eficiente dentro de la ROI estimada. Evaluamos nuestro marco en conjuntos de datos de referencia como UA-DETRAC, GRAM, CDnet 2014 y ATON. Los resultados demuestran una precisión excepcional, alcanzando la mayoría de los vídeos una precisión del 100 %, a la vez que mejoran la eficiencia computacional, logrando un procesamiento hasta cuatro veces más rápido que el procesamiento de fotograma completo. El marco supera a las técnicas existentes, especialmente en escenarios complejos de múltiples carreteras, demostrando robustez y una precisión superior. Estos avances lo convierten en una solución prometedora para la monitorización del tráfico en tiempo real. [Traducción automática al español; idioma original: inglés.]