Trajectory monitoring of inland waterway vessels across multiple cameras based on improved one-stage CNN and inverse projection

Gang Wu; Yitian Han; Dongming Feng; Ye Xia; Rong Lin; Chan Ghee Koh

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자료유형: 학술저널

저자정보: Gang Wu (Southeast University) Yitian Han (Southeast University) Dongming Feng (Southeast University) Ye Xia (Tongji University) Rong Lin (Southeast University) Chan Ghee Koh (National University of Singapore)

저널정보: 국제구조공학회 Smart Structures and Systems, An International Journal Smart Structures and Systems, An International Journal 제34권 제3호

발행연도: 2024.9

수록면: 157 - 169 (13page)

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Accidents involving inland waterway vessels have raised concerns regarding monitoring their navigation tracks. The economical and convenient deployment of video surveillance equipment and computer vision techniques offer an effective solution for tracking vessel trajectories in narrow inland waterways. However, field applications of video surveillance systems face challenges of small object detection and the limited field of view of cameras. This paper investigates the feasibility of using multiple monocular cameras to monitor long-distance inland vessel trajectories. The one-stage CNN model, YOLOv5, is enhanced for small object detection by incorporating generalized intersection over union loss and a multi-scale fusion attention mechanism. The Bytetrack algorithm is employed to track each detected vessel, ensuring clear distinction in multiple-vessel scenarios. An inverse projection formula is derived and applied to the tracking results from monocular camera videos to estimate vessel world coordinates under potential water level changes in long-term monitoring. Experimental results demonstrate the effectiveness of the improved detection and tracking methods, with consistent trajectory matching for the same vessel across multiple cameras. Utilizing the Savitzky-Golay filter mitigates jitter in the entire final trajectory after timing-alignment merging, leading to a better fit of the dispersed trajectory points.

#attention mechanism #multiple cameras #multiple object tracking #object detection #vessel trajectory monitoring

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