نظام تجنب إصطدام المركبات بالإبل في الطرق الصحراوية الليبية بإستخدام الرؤية الحاسوبية
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
يواجه المسافرون عبر الطرق الصحراوية في ليبيا تحدياً كبيراً يتمثل في انتشار الإبل على هذه الطرق. فقد تسببت الإبل الضالة لطريقها والعابرة لهذه الطرق في وقوع عدد لا يحصى من الحوادث المميتة. الحلول التقليدية السابقة كعلامات التحذير وتسييج جوانب الطرق أثبتت عدم قدرتها على حل هذه المعضلة إما بسبب غلاء كلفتها أو عدم فاعليتها. في هذه الورقة يتم اقتراح نظام بسيط ومنخفض التكلفة للكشف عن الحيوانات على الطرق السريعة وبالتالي تفادي حدوث الاصطدام بين المركبات والحيوانات باستخدام طريقة معالجة الصور والرؤية الحاسوبية. كما يتضمن النظام طريقة لتحديد المسافة بين الحيوان والمركبة باستخدام كميرا مثبتة بالمركبة. وبشكل أكثر تحديدًا، سيتم استخدام الرسم البياني للتدرجات الموجهة (HOG) في هذا العمل كواصف ميزة لغرض اكتشاف الكائنات (الحيوانات) باستخدام محاكاة ببرنامج الماتلاب تم تدريب النظام المقترح على صور إيجابية وسلبية للإبل على الطرق السريعة بصحراء ليبيا. وللتحقق أكثر من صحة النتائج تم تجريب النظام المقترح في ظروف جوية مختلفة في الطرق الصحراوية الليبية وقد تمكن من تمييز وجود الحيوانات وبدقة عالية.
تفاصيل المقالة
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
المراجع
-Alghamdi, S., Algethami, A., & Tan, T. (2024). Vehicle-camel collisions in Saudi Arabia: application of single and multi-stage deep learning object detectors. Ain Shams engineering journal, 15(1), 102328.
-Al-Zahrani, M. S., Ragab, K., & Haque, A. U. (2011). Design of GPS-based system to avoid camel-vehicle collisions: a review. Asian Journal of Applied Sciences, 4(4), 362-377.
-AlNujaidi, K., Alhabib, G., & AlOdhieb, A. (2023). Spot-the-camel: Computer vision for safer roads. arXiv preprint arXiv:2304.00757.
- Sharma, S. U., & Shah, D. J. (2016). A practical animal detection and collision avoidance system using computer vision technique. IEEE access, 5, 347-358.
- Gupta, S., Chand, D., & Kavati, I. (2021). Computer vision based animal collision avoidance framework for autonomous vehicles. In Computer Vision and Image Processing: 5th International Conference, CVIP 2020, Prayagraj, India, December 4-6, 2020, Revised Selected Papers, Part III 5 (pp. 237-248). Springer Singapore.
- https://intuji.com/what-is-the-waterfall-model-in-development/ Access Date 13-06-2024
- Antônio, W. H., Da Silva, M., Miani, R. S., & Souza, J. R. (2019). A proposal of an animal detection system using machine learning. Applied Artificial Intelligence, 33(13), 1093-1106.
- Gupta, S., Mohan, N., Nayak, P., Nagaraju, K. C., & Karanam, M. (2022). Deep vision-based surveillance system to prevent train–elephant collisions. Soft Computing, 1-14.
- Dorrazehi, Y., Mehrjoo, M., & Kazeminia, M. (2020, October). A Warning System Design for Camel-Vehicle Collisions Mitigation. In 2020 10th International Conference on Computer and Knowledge Engineering (ICCKE) (pp. 203-208). IEEE.
- Tian, H., Wang, T., Liu, Y., Qiao, X., & Li, Y. (2020). Computer vision technology in agricultural automation—A review. Information Processing in