پژوهشنامه حمل و نقل

پژوهشنامه حمل و نقل

تحلیل و ارزیابی روش تعیین عملکرد ماشین خودران در تقاطع‌ها در شرایط چراغ زرد با استفاده از هوش مصنوعی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 استاد، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
2 دانشیار، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
3 دانشجوی دکتری، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
چکیده
هدف اصلی این پژوهش، پیاده‌سازی یک سیستم هوش‌مصنوعی بر پایه یادگیری‌عمیق برای تشخیص و تعیین فاصله‌ی چراغ‌های راهنمایی تا خودروی خودران و عملکرد مناسب خودرو در شرایط زرد چراغ می‌باشد. نوآوری این پژوهش استفاده از مجموعه‌داده شهر تهران و پیاده‌سازی مدلی با دقت بیشتر از مدل‌های ساخته‌شده در مطالعات پیشین و همچنین استفاده از یک دوربین برای تشخیص فاصله خودرو تا چراغ‌راهنمایی می‌باشد. برای پیاده‌سازی مدل از مجموعه‌داده مختص چراغ‌های شهر تهران استفاده گردیده که مدل در چارچوب کتابخانه Tensorflow عمل می‌کند. برای ارزیابی عملکرد مدل در شرایط مختلف از جمله عرض تقاطع و سرعت وسیله نقلیه از تصاویر بخش آموزش استفاده شد که خودرو را قادر می سازد تا با استفاده از چهار سناریوی مطرح شده در این پژوهش تصمیم به عبور از تقاطع یا توقف در تقاطع بگیرد. تحلیل نتایج مدل با بررسی خروجی مدل همچون درستی، دقت، یادآوری، امتیاز F1 و سرعت مدل‌ها با نتایج مطالعات گذشته ارزیابی شده و نشان داد نتایج صحیح بوده و نسبت به مدل‌های موجود از دقت بالاتری برخوردار می باشد. همچنین مدل برتر ارائه شده در این پژوهش، دارای دقتی برابر 96 و درستی برابر با 98 درصد می‌باشد. این سیستم بر اساس داده‌های چراغ‌راهنمایی شهر تهران قادر است با خطای کمتر از یک درصد(8/0 درصد) فاصله‌ی خودرو تا چراغ‌راهنمایی را محاسبه کند که نشان دهنده دقت بالای مدل می‌باشد که می‌تواند یک عملکرد مناسب را در شرایط زرد چراغ ارائه دهد. از این مدل می‌توان به عنوان جایگزین انسان در تشخیص چراغ‌راهنمایی در خودروهای خودران در حالت زرد چراغ استفاده نمود
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Analysis and evaluation of the method of determining the performance of self-driving cars at intersections in yellow light conditions using artificial intelligence

نویسندگان English

Shahriar Afandizadeh 1
Mahmoud Ahmadinejad 2
Amirhosein Darabpour 3
Hamid Bigdeli Rad 3
1 Professor, School of Civil Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran.
2 Associate Professor, School of Civil Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran.
3 M.Sc., Student, School of Civil Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran.
چکیده English

The main goal of this research is to implement an artificial intelligence system based on deep learning to detect and determine the distance between traffic lights and the self-driving car and the proper performance of the car in yellow light conditions. To implement the model, the data set specific to the lights of Tehran city was used, and the model works in the framework of the TensorFlow library. To evaluate the performance of the model in different conditions, including the width of the intersection and the speed of the vehicle, the images of the training section were used, which enables the car to decide to cross the intersection or stop at the intersection using the four scenarios presented in this research. The analysis of the model results by checking the output of the model such as correctness, accuracy, recall, F1 score and speed of the models were evaluated with the results of past studies and showed that the results are correct and have higher accuracy than the existing models. Also, the best model presented in this research has an accuracy of 96% and an accuracy of 98%. Based on the traffic light data of Tehran city, this system is able to calculate the distance of the car to the traffic light with an error of less than one percent (0.8 percent), which shows the high accuracy of the model that can provide a proper performance in yellow light conditions.

کلیدواژه‌ها English

Self-Driving Car
Traffic Signal
Distance Detection
Single Camera
Deep Learning
- Abdi, A., Mosadeq, Z., & Bigdeli Rad, H. (2020). Prioritization of factors affecting suburban road safety by fuzzy hierarchical analysis. Journal of Transportation Research.
- Afandizadeh, S., Aziz Jalali, D., & Bigdeli Rad, H. (2023). Optimal routing for shared autonomous vehicles feeder services in urban networks. Journal of Transportation Research.
- Afandizadeh, S., & Bigdeli Rad, H. (2021). Developing a model to determine the number of vehicles lane changing on freeways by Brownian motion method. Nonlinear Engineering10(1), 450-460.
- Afandizadeh Zargari, S., Bigdeli Rad, H., & Shaker, H. (2019). Using optimization and metaheuristic method to reduce the bus headway (Case study: Qazvin Bus Routes). Quarterly Journal of Transportation Engineering10(4), 833-849.
- Afandizadeh, S., Ourmazdi Khoramshahi, S., & Bigdeli Rad, H. (2023). Evaluation of road diet strategy as one of the methods of demand management for non-motorized vehicles and pedestrians in the cities center. Road.
-­Zargari, S. A., & Rad, H. B. (2023). Development of a gray box system identification model to estimate the parameters affecting traffic accidents. Nonlinear Engineering12(1), 20220218.
- Behrendt, K., Novak, L., & Botros, R. (2017, May). A deep learning approach to traffic lights: Detection, tracking, and classification. In 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), IEEE, 1370-1377.
- Biswas, D., Su, H., Wang, C., Stevanovic, A., & Wang, W. (2019). An automatic traffic density estimation using Single Shot Detection (SSD) and MobileNet-SSD. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 110, 176-184.
- Diaz-Cabrera, M., Cerri, P., & Medici, P. (2015). Robust real-time traffic light detection and distance estimation using a single camera. Expert Systems with Applications, 42(8), 3911-3923.
-­­Diaz-Cabrera, M., Cerri, P., &
Sanchez-Medina, J. (2012, September). Suspended traffic lights detection and distance estimation using color features. In 2012 15th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, IEEE, 1315-1320.
- Duan, K., Bai, S., Xie, L., Qi, H., Huang, Q., & Tian, Q. (2019). Centernet: Keypoint triplets for object detection. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, 6569-6578.
-­Fregin, A., Müller, J., & Dietmayer, K.
(2017, June). Three ways of using stereo vision for traffic light recognition. In 2017 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), ­IEEE.
430-436.
- Ghilardi, M. C., Simoes, G., Wehrmann, J., Manssour, I. H., & Barros, R. C. (2018, July). Real-time detection of pedestrian traffic lights for visually-impaired people. In 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), IEEE. 1-8.
- Gregurić, M., Vujić, M., Alexopoulos, C., & Miletić, M. (2020). Application of deep reinforcement learning in traffic signal control: An overview and impact of open traffic data. Applied Sciences, 10(11), 4011.
- Gupta, A., Anpalagan, A., Guan, L., & Khwaja, A. S. (2021). Deep learning for object detection and scene perception in self-driving cars: Survey, challenges, and open issues. Array, 10, 100057.
- He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 
770-778.
 - Jia, J., Fu, M., Liu, X., & Zheng, B. (2022). Underwater object detection based on improved efficientdet. Remote Sensing, 14(18), 4487.
-Kulkarni, R., Dhavalikar, S., & Bangar, S. (2018, August). Traffic light detection and recognition for self-driving cars using deep learning. In 2018 Fourth International Conference on Computing Communication Control and Automation (ICCUBEA), IEEE. 1-4.
- Lee, J. Y., Ng, H., Yap, T. T. V., Goh, V. T., & Tong, H. L. (2022, December). Traffic Light Recognition Assistance for Color Vision Deficiency Using Deep Learning. In International Conference on Computer, Information Technology and Intelligent Computing (CITIC 2022), Atlantis Press,  289-300.
- Mrovlje, J., & Vrancic, D. (2008, October). Distance measuring based on stereoscopic pictures. In 9th International Ph. D., Workshop On Systems and Control: Young Generation Viewpoint, Vol. 2, 1-6.
- Müller, J., & Dietmayer, K. (2018, November). Detecting traffic lights by single shot detection. In 2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC),
IEEE. 266-273.
- Ren, S., He, K., Girshick, R., & Sun, J. (2015). Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks. Advances in Neural Information Processing Systems, 28.
- Rzaev, E., Khanaev, A., & Amerikanov, A. (2021, May). Neural Network for Real-Time Object Detection on FPGA. In 2021 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM), IEEE. 719-723.
- Said, A. F., Hazrati, M. K., & Akhbari, F. (2016, October). Real-time detection and classification of traffic light signals. In 2016 IEEE Applied Imagery Pattern Recognition Workshop (AIPR), IEEE. 1-5.
- Schneider, R., Thu¨ rmel, P., & Stockmann, M. (2001). Distance measurement of moving objects by frequency modulated laser radar. Optical Engineering, 40(1), 33-37.
- Tan, M., Pang, R., & Le, Q. V. (2020). Efficientdet: Scalable and efficient object detection. In Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition, 10781-10790.
- Wang, K., Tang, X., Zhao, S., & Zhou, Y. (2022). Simultaneous detection and tracking using deep learning and integrated channel feature for ambint traffic light recognition. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 1-11.
- Wu, J. (2017). Introduction to convolutional neural networks. National Key Lab for Novel Software Technology. Nanjing University. China, 5(23), 495-496.