Automatic driving: 2D detection and tracking using artificial intelligence techniques

Abstract

Road accidents are estimated to be the cause of millions of deaths and tens of millions of injuries every year. For this reason, any measure that reduces accidents' probability or severity will save lives. Speeding, driving under the influence of psychotropic substances and distraction are leading causes of road accidents. Causes that can be classified as human since they all come from driver errors. Autonomous driving is a potential solution to this problem as it can reduce road accidents by removing human error from the task of driving. This dissertation aims to study Artificial Intelligence techniques and Edge Computing networks to explore solutions for autonomous driving. To this end, Artificial Intelligence models for detecting and tracking objects based on Machine Learning and Computer Vision, and Edge Computing networks for vehicles were explored. The YOLOv5 model was studied for object detection, in which different training parameters and data pre-processing techniques were applied. For object tracking, the StrongSORT model was chosen, for which its performance was evaluated for different combinations of its components. Finally, the Simu5G simulation tool was studied in order to simulate an edge computing network, and the viability of this type of network to aid autonomous driving was analysed.

É estimado que os acidentes rodoviários sejam a causa de milhões de mortes e dezenas de milhões de lesões todos os anos. Por esta razão, qualquer medida que diminua a probabilidade de acidentes ou que diminua a sua gravidade acabará por salvar vidas. Excesso de velocidade, condução sob influência de substâncias psicotrópicas e distração no ato da condução são algumas das principais causas de acidentes rodoviários. Causas essas que podem ser classificadas como humanas visto que são oriundas de um erro do condutor. A condução autónoma surge como solução para este problema. Esta tem o potencial de diminuir acidentes rodoviários removendo o erro humano da tarefa da condução. Esta dissertação teve como objetivo o estudo de técnicas Inteligência Artificial e redes Computação de Borda de forma a explorar soluções para a condução autónoma. Para tal foram estuados modelos Inteligência Artificial de deteção e rastreamento de objetos com base nas áreas de Aprendizagem Máquina e Visão por Computador e redes de Computação de Borda para veículos. Para a deteção de objetos foi estudado o modelo YOLOv5, no qual diferentes combinações de parâmetros de treino e técnicas de pré-processamento de dados foram aplicadas. Para o rastreamento de objetos foi escolhido o modelo StrongSORT, para o qual foi avaliada a sua performance para diferentes combinações das suas componentes. Por fim, foi estudada a ferramenta de simulação Simu5G, de forma a simular uma rede de computação de borda, e foi feita uma análise sobre a viabilidade deste tipo de redes no auxílio à condução autónoma.