Conteo de vehiculos a partir de videos usando machine learning
Este trabajo presenta un framework para el conteo de vehiculos a partir de videos, utilizando redes neuronales profundas como detectores. El framework tiene 4 etapas: preprocesamiento, deteccion y clasificacion, seguimiento y post procesamiento. Para la etapa de deteccion se comparan varios detectores de objetos profundos y se proponen 3 nuevos basados en Tiny YOLOv3. Para el rastreo, se compara un nuevo rastreador basado en IOU con los clasicos: Boosting, KCF, TLD, Mediaflow, MOSSE y CSRT. La comparacion se hace en base a 8 metricas de seguimiento multiobjeto sobre el conjunto de datos del Bog19. El conjunto de datos Bog19 es una coleccion de videos anotados de la ciudad de Bogota. Las clases de objetos anotados incluyen bicicletas, autobuses, coches, motos y camiones. Finalmente el sistema es evaluado para la tarea de contar vehiculos en este conjunto de datos. Para la tarea de conteo, las combinaciones de los detectores propuestos y los rastreadores Medianflow y MOSSE obtienen los mejores resultados. Los detectores encontrados tienen el mismo desempeno que los del estado del arte pero con una mayor velocidad.