I nte rna t io na l  J o urna l o f   Rec o nfig ura ble a nd   E m be dd e d Sy s t e m s   ( I J R E S)   Vo l.  15 ,   No .   2 ,   J u ly   20 26 ,   p p .   534 ~ 5 5 2   I SS N:  2089 - 4864 ,  DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /i j r es . v 1 5 . i 2 . pp 5 3 4 - 552          534       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij r es.ia esco r e. co m   Rev o lutioni z ing   n ig ht - ti m e  objec t  d etec tion  in  a utono m o us  v ehicles w ith  SCL - YO L O v 1 1  and R O A  o p ti m i z a tion       K o nd a pa lli  Sri  Vij a y a 1 ,  G o ku la   K rish na n Va s ud ev a n 2 ,   P ina g a di Ve n k a t esw a ra   Ra o 3 ,   T hera s a   M icha el 4 ,  B a la s ub ra m a nia n   L a litha m big a i 5 ,  B o dd ula   P ra t hu s ha   L a x m i 6   1 D e p a r t me n t   o f   I n f o r mat i o n   T e c h n o l o g y ,   P   V   P   S i d d h a r t h a   I n st i t u t e   o f   T e c h n o l o g y ,   V i j a y a w a d a ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   E a sw a r i   En g i n e e r i n g   C o l l e g e ,   C h e n n a i ,   I n d i a   3 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   C V R   C o l l e g e   o f   En g i n e e r i n g ,   H y d e r a b a d ,   I n d i a   4 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   P a n i m a l a r   E n g i n e e r i n g   C o l l e g e ,   C h e n n a i ,   I n d i a   5 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   D e si g n ,   Ea sw a r i   En g i n e e r i n g   C o l l e g e ,  C h e n n a i ,   I n d i a   6 D e p a r t me n t   o f   A r t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   D a t a   S c i e n c e ,   R . M . K   C o l l e g e   o f   En g i n e e r i n g   a n d   T e c h n o l o g y ,   G u mm i d i p o o n d i ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   3 ,   2 0 2 6   R ev i s ed   Ma r   8 ,   2 0 2 6   A cc ep ted   J u n   1 6 ,   2 0 2 6       A c c u ra te  o b jec t  d e tec ti o n   u n d e r  l o w - li g h t  c o n d it i o n s  is   a   c rit ica l  re q u irem e n t  f o r  re li a b le  p e rc e p ti o n   i n   a u t o n o m o u s  d riv in g   s y ste m s.  Ho w e v e r,   n ig h t - ti m e   e n v iro n m e n ts  o f ten   su ff e r  f ro m   p o o r  il lu m in a ti o n ,   n o ise ,   a n d   re d u c e d   f e a tu re   v isib il it y ,   w h ich   sig n if i c a n tl y   d e g ra d e   th e   p e rf o r m a n c e   o f   c o n v e n ti o n a l   o b jec t  d e tec ti o n   m o d e ls.  T o   a d d re ss   th is  c h a ll e n g e ,   t h is  p a p e r   p ro p o se s   sp a ti a l  c o n tras t  lea rn i n g   (S CL ) - y o u   o n ly   lo o k   o n c e   v e rsio n   1 1   ( Y OL O v 1 1 ) ,  a n   e n h a n c e d   o b jec t   d e tec ti o n   f ra m e w o rk   d e sig n e d   f o r  n ig h t - ti m e   s c e n a rio s.   T h e   p ro p o se d   a p p ro a c h   in teg ra tes   S CL   to   im p ro v e   f e a tu re   d isc rim in a ti o n   in   d a rk   re g io n s  a n d   e m p lo y s  th e   re v o lu ti o n   o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   (ROA )  f o r  e ffe c ti v e   m o d e l  p a ra m e ter  o p ti m iz a ti o n .   T h e   f ra m e w o r k   is  e v a lu a ted   o n   th re e   b e n c h m a rk   n ig h t - ti m e   d a ta se ts,  Ex Da rk ,   LL V IP ,   a n d   BDD 1 0 0 K ,   to   a ss e ss   it s  d e tec ti o n   p e rf o rm a n c e .   Ex p e rim e n tal  re su lt s  d e m o n stra t e   th a t  th e   p ro p o se d   m o d e l  a c h iev e s  a   m AP @ 5 0   o f   7 2 . 9 % ,   im p ro v in g   t h e   b a se li n e   YO L O v 1 1   b y   9 . 5 %   w h il e   a ls o   re d u c i n g   in f e re n c e   late n c y   b y   1 8 . 3 % .   Co m p a ra ti v e   e v a lu a ti o n s  w it h   e x isti n g   d e tec to rs  f u rth e r  c o n f irm   th a t  th e   p ro p o se d   m e th o d   p ro v id e s  im p ro v e d   a c c u ra c y   a n d   e ff icie n c y   f o r  n ig h t - ti m e   o b jec t  d e tec ti o n .   T h e se   re su lt s  in d ica te  th a t  t h e   p ro p o se d   f ra m e w o rk   c a n   e n h a n c e   p e rc e p ti o n   re li a b i li ty   f o r   a u to n o m o u s  d r iv in g   a p p li c a ti o n s   o p e ra ti n g   in   l o w - li g h t  e n v iro n m e n ts.   K ey w o r d s :   Featu r e  ex tr ac tio n   L i g h t w ei g h t  n e u r al  n et w o r k   Nig h t - ti m e  o b j ec t d etec tio n   R ev o l u tio n   o p ti m izatio n   alg o r ith m   SC L - YO L O v 1 1   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Go k u la  Kr i s h n a n   Vas u d ev a n   Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   Scie n ce   an d   E n g i n ee r in g ,   E as w ar i   E n g i n ee r i n g   C o lleg e   R a m ap u r a m ,   C h e n n ai,   T am il  Nad u ,   I n d ia   E m ail:  g o k u l_ k r i s 1 4 3 @ y a h o o . co m       1.   I NT RO D UCT I O N   T r af f ic  ac cid en ts   o n   r o ad s   co n tin u e  to   b e  a  s ig n i f ica n t  s af et y   i s s u e  g lo b all y .   T h e  W o r ld   Hea lth   Or g an iza tio n   ( W HO)   h as  h ig h li g h ted   th at  r o ad   ac cid en ts   ar e  a   lead in g   ca u s e  o f   d ea th   w it h   a  v er y   h ig h   p er ce n tag e  o f   d ea th s ,   n ea r l y   7 3 %,  o cc u r r in g   a m o n g   m e n   y o u n g er   th a n   2 5   y ea r s   [ 1 ] .   T h is   d r asti c  s ce n ar io   h as   p r o m p ted   th e  s cie n tis ts   to   i n v en t  i n telli g e n t  tr a f f ic  s y s te m s   ( I T S)  w h ich   w ill  e n h an ce   s ec u r i t y   o n   r o ad s   an d   less e n   h u m a n   m i s ta k es  [ 2 ] .   A m o n g   th e  latest  i n n o v atio n s ,   d r iv er less   ca r s ,  au to n o m o u s   v eh icles   ( A V s )   an d   au to m ated   d r i v in g   m ec h a n is m s   ( A DS)   ar e  a  r ad ical  c h a n g e  i n   t h e  w a y   w e  d o   tr an s p o r tatio n   to d a y .   T h ese   d ev ices  ar e  r aisi n g   a  lo t  o f   att en t io n   f r o m   co m p u ter   v i s io n ,   ar tif icial  i n tell ig e n ce   [ 3 ] ,   an d   tr an s p o r t  s ch o lar s   s in ce   th e y   ai m   at   n o t  o n l y   m ak in g   d r i v in g   s af er   b u t  al s o   m o r e  e f f icie n t  v ia  a u to m a tio n   o f   p er ce p tio n   an d   d ec is io n   m ak in g   [ 4 ] .   T h e  r is in g   u s e  o f   d r iv er les s   ca r s   [ 5 ]   is   f u r th er   p r o o f   o f   th eir   s i g n i f ica n ce ,   an d   th e  m ar k et   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       R ev o lu tio n iz in g   n i g h t - time  o b j ec t d etec tio n   in   a u to n o mo u s   v eh icles w ith   S C L  …  ( K o n d a p a lli  S r i V ija ya )   535   esti m ates  s h o w   a n   i n cr ea s e  f r o m   2 3 . 8 0   m il lio n   u n its   in   2 0 2 2   to   n ea r l y   8 0 . 4 3   m illi o n   u n its   i n   2 0 3 2   [ 6 ] .   A V  tech n o lo g ies  ar e  h i g h l y   d ep e n d en t  o n   v ar io u s   s en s o r s   n a m el y   ca m er as  a n d   I o T ,   b ased   s en s in g   i n s tr u m e n t s   w h ic h   h elp   i n   a u to n o m o u s   n av ig a tio n   b y   u n d er s tan d i n g   t h e  s u r r o u n d i n g   e n v ir o n m en t  [ 7 ] .   T h ese  s en s o r   s y s te m s   g e n er ate  h u g e  a m o u n ts   o f   tr af f ic  d ata  th at  m a y   b e  u tili ze d   f o r   b o th   i m m ed iate  d ec is io n ,   m a k i n g   an d   lo n g ,   ter m   m o b ilit y   an al y s is   [ 8 ] .   Ob j ec t  d etec tio n   is   a  m ai n   p illar   f o r   s elf ,   d r iv i n g   ca r s   b ec au s e  it  allo w s   t h e m   to   s p o t  p ed estrian s ,   o th er   v eh ic les,  o r   an y   o b s tacl e  o n   th e  w a y   i n   o r d er   to   av o id   ac cid en ts   an d   d r iv e  s af el y   [ 9 ] .   Usu all y ,   p eo p le   d iv id e  s el f ,   d r iv in g   ca r s   m eth o d s   in to   m a n u al,   s e m i,  au to m at ed ,   an d   f u ll y   au to m ated   o n e s   b ased   o n   h o w   m u c h   ar e  h u m a n s   i n v o l v ed   an d   h o w   au to n o m o u s   is   th e  s y s te m   [ 1 0 ] .   Old   s ty le  m et h o d s   f o r   o b j e ct  d etec tio n   m o s tl y   d ep en d ed   o n   h u m an   v is u al  c h ec k in g   o r   s e m i,  au to m atio n   wh ich   r e s u l ted   in   t h e m   b ei n g   s l o w   an d   n o t  s u itab le  f o r   b ig   s ca le  o r   r ea l,  ti m e  ap p licatio n s   [ 1 1 ] .   T h an k s   to   m ac h i n e  lear n i n g ,   n o w   w e  h a v e  s o f t w ar e  p r o g r a m s   th a t   ca n   r ec o g n ize  o b j ec ts   f r o m   i m ag e s   e v en   in   co m p licated   s c en ar io s   a n d   w it h o u t  h u m a n   h e lp .   T h e  o v er all  g o al  is   to   m a k e  r o ad s   s a f er   b y   d ete ctin g   o b j ec ts   ar o u n d   th e  v e h ic le  ac cu r atel y   an d   v er y   q u ick l y ,   w h ic h   is   e s s e n tial   f o r   v eh ic le  o p er atio n   [ 1 2 ] .   Desp ite  th ese  i m p r es s i v e  in n o v atio n s ,   o b j ec t   d etec tio n   r e m ain s   o n e  o f   th e  m o s t  s ig n if ican t   ch alle n g e s   f o r   au to n o m o u s   d r iv in g ,   p ar ticu lar l y   u n d er   th e  en v ir o n m en tal  co n d itio n s   t h at  ar e  m o s t  d if f ic u lt  to   h an d le.   P o o r   illu m i n atio n   p r ec ip itatio n   f o g   s n o w   h az e,   a n d   o th er   ad v er s e   w ea th er   co n d itio n s   w ill d ec r ea s e  t h e   q u alit y   o f   i m a g es  a n d ,   as  a  r e s u lt,  m a k e  o b j ec ts   less   v is ib le   w h ic h ,   in   tu r n ,   lead s   to   les s   ac cu r ate  d etec tio n s  [ 1 3 ] .   E n v ir o n m e n tal  co n d itio n s   ca n   g r ea tl y   h a m p er   th e  ca p a b ilit y   o f   p er ce p tio n   s y s te m s   b y   d is tr ac ti n g   th e m ,   lo w er i n g   co n tr ast  a n d   h id in g   k e y   v i s u a l  f ea tu r es.  Fo r   in s ta n ce ,   g lo b all y   p r ec ip itatio n   o c cu r s   ap p r o x i m a tel y   1 1 %  o f   th e  ti m e,   an d   it  h a s   b ee n   s h o w n   th a t  ac cid en t  r is k   in cr ea s es  b y   al m o s t  7 0 %  in   r a in f all  co m p ar ed   to   n o r m al  co n d itio n s .   B esid es,  s n o w f al l  a n d   ic y   r o ad   s u r f ac es   ar e  also   m aj o r   co n tr ib u to r s   t o   w ea t h er ,   r elate d   ac cid en ts   w it h   ab o u t  2 4 %  o f   i n cid en t s   o cc u r r in g   o n   s lip p er y   r o ad s   an d   1 5 %,  w h ile  s n o w  is   ac tiv e l y   f alli n g .   T h ese  t y p es o f   s it u atio n s   ar e  a lr ea d y   p r o b le m s   f o r   h u m a n   d r i v er s   b u t   f o r   a u to n o m o u s   s y s te m s ,   i t is e v e n   m o r e   ch alle n g i n g   n o t  o n l y   f o r   d etec tin g   o b j ec ts   r eliab l y   b u t  a ls o   esp ec iall y   s o   d u r i n g   th e   n i g h t  w h e n   t h e  li g h t  i s   b ar ely   p r es e n t.   T r a d itio n al  m ac h i n e  lear n i n g   t ec h n iq u es  an d   d ee p   lear n in g   ( DL )   ap p r o ac h es  h av e  b ee n   in v esti g ated   as  a  w a y   to   o v er co m e  t h e  c h a llen g es  i n   AV   o b j ec t  d etec tio n .   T h e  ea r lier   class ica l  m ac h i n e  lear n i n g   m o d el s   [ 1 4 ]   d e p en d ed   g r ea tl y   o n   h an d cr af ted   f ea tu r e  e n g i n ee r in g   an d   s ta tis tica l  lear n in g   tec h n iq u e s .   W h ile   th e s e   m et h o d s   laid   d o w n   th e  g r o u n d w o r k   f o r   o b j ec t  d etec tio n   r esear ch ,   th e y   f ac e  d if f ic u lt ies  in   ad ap tin g   to   d y n a m ic  e n v ir o n m e n t s   an d   r eq u ir e  s i g n i f ica n t  r etr ai n in g   t o   s u s ta in   p er f o r m an ce .   On   t h e  o th er   h an d ,   DL   tech n iq u es  m ain l y   d er iv e  th ei r   p o w er   f r o m   th eir   ab ilit y   to   au to n o m o u s l y   ex tr ac t  h ier ar c h ical  f ea t u r es  f r o m   v ast  d ataset s .   B esid es  s m ar t  cit y   s y s te m s ,   AV s ,   i n telli g e n t  s u r v eilla n ce ,   an d   d ee p   n eu r al  n et w o r k s   h av e   s h o w n   e x ce lle n t  p er f o r m a n ce   in   o th er   f i eld s   w h er e  r o b u s t  p er ce p tio n   u n d er   v ar io u s   en v ir o n m e n tal  co n d itio n s   is   ess e n tial [ 1 5 ] .   Yet,   cu r r en t   DL ,   b ased   o b j ec t   d etec tio n   m o d el s   s till   e n co u n ter   h ea v y   r estrict io n s   w h e n   w o r k i n g   i n   d i m l y   lit  a n d   n i g h t,   ti m e  e n v ir o n m e n ts .   L o w er   l ig h t  u s u all y   r es u lt s   i n   les s   d is tin g u is h ab le  f ea t u r es,  f ai n ter   o b j ec t  d elin ea tio n s ,   an d   m o r e  d etec tio n   er r o r s .   Ma n y   tr a d itio n al  d etec tio n   f r a m e w o r k s   ar e  n o t  e x p licit l y   ai m ed   at  b o o s tin g   f ea t u r e  r ep r esen tatio n   in   d ar k   ar ea s ,   w h ich   lead s   to   p er f o r m an ce   d et er io r atio n   in   n i g h t,  ti m e  d r iv i n g   s it u atio n s .   B esi d es,  th e  m o d el  r ef i n e m e n t  s t r ateg ies  in   p r esen t  s y s te m s   m a y   n o t  h ar n es s   th e   ca p ab ilit ies o f   ad ap tiv e  p ar a m eter   tu n i n g   f u ll y   to   m a k e  t h e  d etec tio n   m o r e  r o b u s t.   I n   o r d er   to   s o lv e  th ese  p r o b le m s ,   t h is   w o r k   in tr o d u ce s   an   a m elio r ated   o b j ec t  d etec tio n   f r a m e w o r k   n a m ed   s p atial  co n tr ast  lear n in g   ( SC L ) ,  y o u   o n l y   lo o k   o n ce   v er s io n   1 1   ( YOL O v 1 1 )   th at  b r in g s   to g et h er   SC L ,   an d   r ev o lu tio n   o p ti m izat io n   al g o r ith m   ( R O A )   f o r   b etter   f ea t u r e  r ep r esen tatio n   a n d   m o d el  o p tim izatio n   i n   lo w ,   lig h t  en v ir o n m e n ts   [ 1 6 ] .   T h e  SC L   p ar t  im p r o v e s   f ea t u r e  s ep ar ab ilit y   in   d ar k   ar ea s   th r o u g h   h i g h lig h ti n g   co n tex t u al  i n f o r m atio n ,   w h er ea s   R O A  is   u s ed   to   f in e,   t u n e  m o d el  p ar a m eter s   a n d   en h a n ce   d etec tio n   r eliab ilit y .   T h e  p r esen ted   m e t h o d   th er e f o r e  co m b in e s   b ette r   f ea t u r e  lear n i n g   w it h   ad ap ti v e  o p ti m izatio n   to   i m p r o v e  o b j ec t d etec tio n   r esu lts   d u r in g   n ig h t,  ti m e  au to n o m o u s   d r iv i n g .   Au to n o m o u s   d r iv in g   s y s te m s   o p er ate   u n d er   s tr ict  co m p u t atio n al  an d   en er g y   co n s tr ain t s   b ec au s e   p er ce p tio n   alg o r ith m s   m u s t  r u n   o n   e m b ed d ed   ed g e  h ar d w ar e  d ep lo y ed   w i th i n   th e   v e h icle.   Mo d er n   p er ce p tio n   s tack s   th er e f o r e  r eq u ir e  lig h t w ei g h t  y e t  ac cu r ate  o b j ec t  d e tectio n   ar ch itect u r es  [ 1 7 ]   th at   ca n   b e  ef f icien tl y   m ap p ed   to   r ec o n f i g u r ab le  co m p u ti n g   p lat f o r m s   s u ch   a s   F P GA - b a s ed   ac ce ler ato r s   an d   e m b ed d ed   g r ap h ics   p r o ce s s in g   u n it   ( GP Us ) .   T h e  p r o p o s ed   SC L - YO L O v 1 1   ar ch itectu r e  co m b i n ed   w it h   R OA   o p ti m izatio n   i s   d esi g n ed   w it h   t h ese   co n s tr ain ts   in   m i n d .   T h e  m o d el  r ed u ce s   r ed u n d an t  f ea t u r e  p r o p ag atio n   th r o u g h   SC L   w h i le  m ain tain i n g   h i g h   d etec tio n   ac cu r ac y   u n d er   lo w - ill u m i n atio n   co n d itio n s .   T h is   ar ch itec tu r al  ef f icie n c y   m ak es  th e  f r a m e w o r k   s u itab le  f o r   h ar d w ar e - a w ar e   i m p le m en ta tio n s   o n   e m b ed d ed   p latf o r m s ,   w h er e  co m p u tatio n a l  r eso u r ce s ,   m e m o r y   b an d w id th ,   a n d   p o w e r   co n s u m p tio n   m u s t b e  ca r ef u l l y   o p ti m ized .   Fu r t h er m o r e,   th e  o p ti m izatio n   o f   n et w o r k   p ar a m eter s   u s i n g   th e  R O A   e n ab les  ad ap tiv e  p ar am eter   tu n in g   t h at  i m p r o v e s   d etec tio n   ac c u r ac y   [ 1 8 ]   w it h o u t  i n cr ea s in g   m o d el  co m p le x it y .   Su ch   o p ti m izatio n   is   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  15 ,   No .   2 ,  J u l y   202 6 :  534 - 5 5 2   536   p ar ticu lar l y   v al u ab le  f o r   r ec o n f i g u r ab le  em b ed d ed   s y s te m s ,   w h er e  m o d els  m a y   n ee d   to   b e   d y n a m ical l y   ad ap ted   d e p en d in g   o n   h ar d w a r e  r eso u r ce s   o r   en v ir o n m en tal  co n d itio n s .     Ma j o r   co n tr ib u tio n s   o f   th i s   r es ea r ch   w o r k   ar e  as f o llo w s :   −   A  n o v el  S C L   i s   in tr o d u ce d   to   i m p r o v e  lo w - li g h t  f ea t u r e  ex tr ac tio n   b y   i m p r o v i n g   co n tr a s t,  ed g e  clar ity ,   an d   tex t u r e  r eten tio n   in   n i g h t - t i m e  s ce n es.   −   I n teg r atio n   o f   th e  R O A   w it h   YOL O v 1 1   to   f in e - tu n e  h y p er   p ar am eter s ,   ac h ie v e  f aster   co n v er g en ce ,   an d   r ed u ce   m o d el  in s tab il it y   i n   lo w - li g h t tr ain i n g   co n d itio n s .   −   A   h y b r i d   d e t e c t i o n   p i p e l i n e   ( S C L - Y O L O v 1 1 - R O A )   t h a t   s i g n i f i c a n t l y   b o o s t s   n i g h t - t i m e   d e t e c t i o n   p e r f o r m a n c e ,   a c h i e v i n g   m e a s u r a b l e   i m p r o v e m e n t s   i n   m e a n   a v e r a g e   p r e c i s i o n   ( m A P ) ,   r e c a l l ,   a n d   d e t e c t i o n   s p e e d .   −   E x ten s i v e  ev al u atio n   o n   m u l tip le  n ig h t - ti m e  d atasets   an d   cr o s s - co n d itio n   v a lid atio n ,   en ab lin g   a  m o r e   co m p r e h en s iv e  p er f o r m an ce   c o m p ar is o n   w it h   SOT A   m o d els .   −   De m o n s tr atio n   o f   r ea l - ti m e   ca p ab ilit y ,   w i th   r ed u ce d   i n f er e n ce   late n c y   a n d   i m p r o v ed   FP S  u n d er   ch alle n g i n g   ill u m in a tio n   v ar iatio n s   t y p ical  in   a u to n o m o u s   d r iv i n g   s ce n ar io s .   T h e  r est  o f   t h e  p ap er   is   o r g an ized   as  f o llo w s :  s ec t io n   2   m e n tio n s   t h e  r elate d   w o r k s ;   s ec tio n   3   p r esen ts   t h e  p r o p o s ed   m et h o d o lo g y   i n   d etailed ;  s ec tio n   4   d is cu s s   t h e  r esu lt  an al y s is   an d   f i n all y ,   t h e   co n clu s io n   is   m ad e  at  s ec tio n   5.       2.   RE L AT E D  WO RK S   E n cío   et  a l.   [ 1 9 ]   s u g g e s ts   a n   in n o v ati v e  tec h n iq u e  f o r   d etec tin g   v e h icle s   at  n i g h t  t h at  ca n   ad j u s t  to   d if f er e n t  lig h ti n g   s it u atio n s ,   w h eth er   it 's  a  b r ig h t  d a y   o r   a  d if f ic u lt  n i g h t  w h e n   th e  v e h icle 's   v is ib ilit y   is   al m o s t   n o n - ex is te n t.  I f   th e  v e h icle  i s   lik el y   to   b e  v is ib le  d u r in g   m o s t  ti m es  o f   d a y   o r   n ig h t  in   u r b an   ar ea s   w i th   en o u g h   ar ti f icial  s tr ee t  lig h ti n g ,   th e n   b o u n d i n g - b o x   d etec ti o n s — w h ic h   p r o v id e  in f o r m at io n   o n   th e  v eh ic le ' s   lo ca tio n   an d   s ize — w ill  b e  ch o s en .   Fo r   s itu atio n s   w h er e  th e  v eh ic le ' s   s h ap e  is   d if f ic u lt  to   m ak e  o u t,  s u ch   as  at   n ig h t  i n   r u r al  ar ea s   w it h o u t   s tr ee t  lig h t s ,   p o in t - b ased   d etec tio n s — w h ich   p r o v id e  s i m p l y   t h e  v e h icle ' s   p o s itio n — ar e  e m p lo y ed .   T h e  s ch e m e  is   s tr u ctu r ed   as  a  s h ar ed   Ho u r g lass   n e u r al  n et w o r k   th at  ca n   au to m at icall y   p r ed ict,   s ce n ar i o - d ep en d en tl y ,   v eh icle  b o u n d in g   b o x e s   o r   p o in t - b ased   p r ed ictio n s ;  it  ca n   b e  tr ain ed   w ith   e ith er   t y p e  o f   a n n o tatio n s .   C o m p ar ed   to   ex is tin g   ap p r o ac h es,  th e  s u g g e s te d   s y s te m   p r o v id es   i m p r o v ed   d etec tio n   ac cu r ac y   b esid es  r esil ien ce ,   ac co r d in g   t o   ex ten s i v e  as s ess m e n t s   o n   a  co m b i n ed   d ataset  o f   B DD1 0 0 K  an d   P VDN.   T h e  co m b in ed   d ataset  h as  m A P   s co r es o f   0 . 6 8 1 4 ,   0 . 6 6 2 1 ,   an d   0 . 7 1 3 4 .   T h e  ass ess m e n t   is   f u r th er   i m p r o v ed   b y   FNT VD,   a  s elf - ac q u ir ed   d ataset  th at  d eliv er s   r ea l - w o r ld   d r iv i n g   co n d itio n s .   W ith   p r esen tatio n   r ea c h in g   4 5 . 4 5   FP S,  s ch e m e  i s   also   w ell - s u ited   f o r   p r ac tical  u s es.   A   SOT A   m et h o d   th at  u tili s es   an   u p d ated   YO L O v 5   alg o r it h m   is   o b tain ab le  b y   G u o   et  a l.   [ 2 0 ]   t o   p r o v id e  ac cu r ate  v eh icle  r ec o g n itio n   i n   lo w - li g h t  cir cu m s ta n ce s   an d   to   im p r o v e  f i n d in g   ac cu r ac y   d u r in g   n i g h t   d r iv in g .   C o m p ar ed   to   ea r lier   iter atio n s   o f   t h e  YO L O  al g o r ith m ,   KS C - YO L O v 5   ac h ie v es  b etter   av er ag e   d etec tio n   ac cu r ac y .   E v en   w h e n   r u n n i n g   at   n i g h t,  th is   u p g r ad ed   m o d el  is   ab le  to   id en tify   v eh icles  i n   d i m   lig h t   w it h   s ig n i f ica n t b lu r r in g .   I n   o r d er   to   m a k e  th e  tr ad itio n al  YOL O v 4   [ 2 1 ]   tech n iq u e  m o r e  co m p u tatio n a ll y   e f f icien t,  th e  f ea t u r e   p y r a m id   is   u s ed   in s tead   o f   s p atial  d im e n s io n   f ea t u r es   in   th e   p r o p o s ed   alg o r ith m .   W ith   th e  h elp   o f   co n v o lu tio n al   b lo ck   atte n tio n   m o d u le   ( C B AM )   s tr u ctu r e s ,   t h e  YO L O v 4   al g o r ith m   is   ab le   to   f o c u s   f o r   lo n g er   p er io d s   o f   ti m e,   w h ich   s p ee d s   u p   o b j ec t  d etec tio n   w h en   u s in g   k e y   f r a m e s   an d   f ea t u r e  p y r a m id s .   As  f ar   a s   au to n o m o u s   d r iv i n g   tech n o lo g y   is   co n ce r n ed ,   t h e  o p en - s o u r ce   B DD1 0 0 K  d ata  s et  is   t h e  g o ld   s tan d ar d .   W h il e   test i n g   th e  s u g g ested   m et h o d   o n   th i s   d ataset,   to   f o u n d   t h at  it   o u tp er f o r m ed   co m p eti n g   m et h o d s   b y   a  m ar g in   o f   4 . 7 2   f r am es p er   s ec o n d   ( f p s )   i n   ter m s   o f   d etec tio n   s p ee d .   Ma k i n g   a n d   m a k i n g   g o o d   u s e   o f   s y n t h etic  d ata  h as  b ee n   th e  m ai n   e m p h asi s   o f   C h ao   et  a l.   [ 2 2 ]   in   th eir   e f f o r ts   to   s o lv e  th e  c h a llen g e.   T o   u s e  a  r ef i n ed   g e n er ativ e  m o d el  t h at  ca n   s k il f u ll y   co n v er t  b r ig h t   d ay t i m e  p h o to s   in to   d ar k   m id n ig h t  o n es  to   cr ea te   s y n t h etic  d ata.   I n   ad d itio n ,   to   p r esen t  Au to Selecte r ,   a  d ata   s elec tio n   s c h e m e   th at   g u ar a n tees  th e  s elec tio n   o f   th e   m o s t  e f f ec ti v e  s y n t h etic  d at a  an d   ca n   b e  ea s il y   i m p le m en ted   i n to   t h e  o b j ec t  d etec to r   tr ain in g   p r o ce s s .   Ou r   m eth o d   i m p r o v es  t h e  A P 5 0   o f   th e  Y OL Ov 7 ,   YOL O v 8 ,   an d   R T - DE T R   o b ject  d etec to r s   b y   an   av er a g e  o f   5 . 2 %  o n   th e  B DD1 0 0 k   n ig h t  ti m e  d ataset  an d   6 . 1 %  o n   th e  W ay m o   n ig h t  ti m e  d ataset  th r o u g h   th e  ef f ic ien t  u tili za t io n   o f   s y n t h etic  d ata.   Ma n u a ll y   a n n o tated   lo w - li g h t  n i g h t  ti m e  d ataset s   co n tain   a  lar g e  n u m b er   o f   m is s i n g   a n d   m is lab elled   an n o tatio n s ,   w h ic h   ca n   g r ea tl y   i m p ac t t h e  r eliab ilit y   o f   ev al u atio n   r esu lts   w h e n   co n d u cted   at  n i g h t.   Fo r   th is   r ea s o n ,   to   s u p p le m e n t o u r   ev alu a tio n   to o ls   w it h   a  m o r e  p r ec is e  d ataset,   B DD1 0 0 k V alNig h t+,   t h is   h a s   b ee n   a n n o t ated   b y   h a n d .   O u r   ap p r o ac h   im p r o v es  A P 5 0   b y   a n   av er a g e  o f   5 . 1 % a cr o s s   all  th r ee   d etec to r s   o n   th is   clea n ed - u p   d ataset.   T o   en ab le  ef f ec ti v e  m o d el  s el ec tio n   f o r   lan e  s eg m e n tatio n ,   th e  s u g g ested   m u lti - ar m ed   b an d it  ( MA B )   E n s e m b le  [ 2 3 ]   m et h o d   is   u s ed   alo n g   w it h   M A B   o p tim iz atio n .   T o   tr ain ,   v alid ate,   an d   test   th e  p r o p o s ed     an d   cu r r en t  la n e  r ec o g n itio n   alg o r ith m s ,   th e   b en c h m ar k i n g   d ataset  T u Si m p le  i s   u tili ze d .   B u t  t h e  s u g g ested   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       R ev o lu tio n iz in g   n i g h t - time  o b j ec t d etec tio n   in   a u to n o mo u s   v eh icles w ith   S C L  …  ( K o n d a p a lli  S r i V ija ya )   537   MA B - E n s e m b le  m eth o d   g ets  o v er   th e  s h o r tco m i n g s   o f   in d i v id u al  m o d els  b y   p ick i n g   th e  b est  c o n v o lu tio n al   n eu r al  n et w o r k   ( C NN)   m o d el   in   r ea l  ti m e  ac co r d in g   to   th e   cu r r en t  s tate  o f   th e  e n v ir o n m en t.  C o m p ar ed   to   b o th   s ta n d alo n e  C NN  m o d els  an d   cu t tin g - ed g e  e n s e m b le  m eth o d s ,   th e   o u tco m es  ar e  s u p e r io r .   B y   co m b i n i n g   th e  ca p ab ilit ie s   o f   m u l tip le  C NN  m o d el s ,   th e   M A B - E n s e m b le  m et h o d   p r o v id es  a  v iab le  o p tio n   f o r   ac cu r at e   lan e  d etec tio n .   A   n e w   f r a m e w o r k   f o r   v e h icle   id en ti f icatio n ,   Hig h li g h tNet,   h as  b ee n   p r o p o s ed   b y   So n g   et   a l.   [ 2 4 ] .   I t   m ak e s   u s e  o f   illu m i n atio n   d ata  f r o m   v eh icle  lig h t s   as  w el l  as  th e  r ef lecti n g   q u alitie s   o f   ca r s .   T h r o u g h   th e  u s e   o f   d u al - b r an c h   j o in t  lear n i n g ,   th e  f r a m e w o r k   i n te g r ates  v e h icle  d etec tio n   w it h   h i g h l ig h t   ar ea   r ec o g n itio n .   f ea t u r e  s i m ilar it y   a w ar e n es s   a tten tio n   ( FS AA )   is   u til ized   to   ca p tu r e  th e   s i m ilar   atte n tio n   r eg io n s   o f   s ep ar ate  b r an ch es,  e n s u r i n g   th at   b o th   b r an ch es  f o cu s   o n   th e   h i g h li g h ted   r eg io n s .   T h e  FS AA  o u tp u t  ca n   b e  i m p r o v ed   w it h   t h e  p r o p o s ed   h ig h lig h t  r eg io n   p er ce p tio n   ( HR P ) ,   w h i ch   u s e s   a  m as k   m ap   to   d is tin g u i s h   b et w ee n   t h e   f o r eg r o u n d   an d   b ac k g r o u n d   o f   h ig h li g h ted   ar ea s   w h il e  e x cl u d in g   r e f lecte d   ill u m in a tio n s   lik e  s tr ee tli g h t s .   I t   o p tim izes  th e  d is tr ib u t io n   in s i d e  th e  d u al - b r an ch   s et u p   an d   ad j u s ts   th e  f ea t u r e  w ei g h t  allo ca tio n   ad ap tiv el y .   I n   o r d er   to   f ix   th e  e x tr e m e  p ix e l  i m b alan ce   b et w ee n   t h e  f o r eg r o u n d   an d   b ac k g r o u n d   ar ea s ,   t o   also   u s e  ad ap ti v e  s p atial  b alan ce   ( A SB )   lo s s   to   f o cu s   o n   p o ten tial  v e h icle  lo ca tio n s   a n d   r ed u ce   th e  v i s ib il it y   o f   b ac k g r o u n d   r eg io n s .   T h e  s tate - of - t h e - ar t  ap p r o ac h es  f o r   n i g h t  t i m e   v e h icle  d etec tio n   ar e  s u r p ass ed   b y   Hi g h l ig h tNet   i n   ex ten s i v e  tr ial s   r u n   o n   t h e  B D D1 0 0 K - Nig h t  d atase t  a n d   th e   Nig h t  Ve h icle   d ataset,   a  f r es h l y   ac q u ir ed   d ataset  tailo r ed   f o r   ev en i n g   s u r v eilla n ce .   Fo r   all - e n co m p as s in g   r o ad   p er ce p tio n ,   E w ec k er   et  a l.   [ 2 5 ]   p r esen ts   an   i n te g r ated   s tr ateg y   th at   co m b i n es  M L L M s   w it h   s o p h i s ti ca ted   DL   al g o r it h m s .   A f ter   co n d u ctin g   t h o r o u g h   ev a lu at i o n s   f o r   tr af f ic  s ig n   id en ti f icatio n ,   to   f o u n d   th a t  R esNet - 5 0   ac h iev ed   t h e  b est  p e r f o r m an ce   a t  9 9 . 8 %  ac cu r ac y ,   YOL Ov 8   ac h iev ed   9 8 . 0 %  ac cu r ac y ,   an d   R T - DE T R ,   alth o u g h   b ein g   m o r e  co m p u tat io n all y   co m p lex ,   a c h ie v ed   9 6 . 6 %  ac cu r ac y .   Ou r   p r o p o s ed   C NN - b ased   s eg m e n tat io n   ap p r o ac h   f o r   lan e  r ec o g n itio n   i s   i m p r o v ed   w it h   p o l y n o m ial  cu r v e   f itti n g   an d   ac h iev e s   g o o d   ac cu r ac y   u n d er   id ea l  cir cu m s ta n ce s .   T h is   f r a m e w o r k   ef f icie n t l y   h a n d les  d i f f er e n t   t y p es o f   la n es,  co m p le x   i n ter s ec tio n s ,   an d   m er g i n g   zo n es.       3.   P RO P O SE D  M E T H O D   3 . 1 .    P r o ble m   f o r m ula t io n   L et  I ∈ R H × W× 3   r ep r esen t  a  lo w - li g h t  i m a g e  ca p tu r ed   d u r in g   n ig h t - ti m e  d r iv i n g .   T h e  g o al  o f   o b j ec t   d etec tio n   is   to   lear n   a  m ap p i n g   f u n ctio n     ( 1 ) ,   p ar am eter iz ed   b y   ,  th at  p r ed icts   a  s et  o f   o b j ec t  in s tan ce s   co n s is tin g   o f   b o u n d in g   b o x es,  class   lab els,  a n d   co n f id e n ce   s c o r es.  T h is   p r o ce s s   ca n   b e  f o r m u lated   as:     θ ( ) = { ( , , ) } = 1   ( 1 )     w h er e  =( ,   , , ℎ )   d en o tes  th e  b o u n d in g   b o x   co o r d in ates,    r ep r e s en t s   th e  o b j ec t  ca teg o r y ,   an d     co r r esp o n d s   to   th e  co n f id en ce   s co r e.   T h e  lear n in g   o b j ec tiv e  i s   to   o b tain   a n   o p ti m a l  p ar a m ete r   s et  θ ∗   ( 2 )   th a t  m i n i m izes  t h e  o v er all   d etec tio n   lo s s   d et ,   w h ic h   j o in tl y   a cc o u n t s   f o r   lo ca lizatio n ,   clas s i f icatio n ,   an d   o b j ec tn ess   er r o r s :     ∗ =a r g   0  ( )   ( 2 )     Fig u r e  1   p r esen t s   t h e  o v er all   w o r k f lo w   o f   t h e  S C L - YO L Ov 1 1   m o d el,   ill u s tr ati n g   t h e  s eq u en tial   s tag e s   f r o m   n i g h t - ti m e  i m ag e  en h a n ce m en t  u s in g   C L AH E   an d   R eti n ex ,   f o llo w ed   b y   f ea tu r e  e x tr ac tio n   th r o u g h   th e   Star Net   b ac k b o n e ,   an d   co n cl u d in g   w it h   d etec ti o n   an d   o p ti m izatio n   v ia  t h e  L SDECD   an d   R O A   m o d u les.           Fig u r e  1 .   W o r k f lo w   o f   th e  p r o p o s ed   r esear ch   m o d el   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  15 ,   No .   2 ,  J u l y   202 6 :  534 - 5 5 2   538   T h e  p r o p o s ed   f r am e w o r k   in te g r ates  SC L   w it h   YO L O v 1 1   an d   a  R OA   to   en h an ce   n ig h t - ti m e  o b j ec t   d etec tio n   p er f o r m a n ce   [ 2 6 ] .   T h e  ar ch itectu r e  co n s is t s   o f   t h r ee   m ai n   s tag e s :  i )   f ea tu r e  e x tr ac tio n   u s i n g   t h e   YOL O v 1 1   b ac k b o n e,   ii )   f ea tu r e  r ef i n e m en t  u s i n g   th e  S C L   m o d u le  to   e m p h as ize  i m p o r ta n t  co n te x t u al  in f o r m atio n   u n d er   lo w   ill u m in atio n   co n d itio n s ,   a n d   iii )   p ar am eter   o p ti m izatio n   u s i n g   R O A   to   i m p r o v e   d etec tio n   ac cu r ac y   a n d   co n v e r g en ce   e f f icien c y .   T h e  o v er all  w o r k f lo w   in c lu d es  i m a g e  p r ep r o ce s s in g ,   f ea t u r e   ex tr ac tio n ,   co n te x t le ar n in g ,   o p ti m ized   d etec tio n ,   an d   b o u n d in g   b o x   p r ed ictio n .     3 . 2 .     Da t a s et s   des cr iptio n   T h e  s u g g e s ted   ap p r o ac h   w as  t ested   u s i n g   t w o   s ep ar ate  d atasets .   T h e  B DD1 0 0 K,   am o n g   th e  b ig g est   p u b licl y   a v ailab le  d atase ts ,   was  o n e  o f   th e m .   Seco n d ,   th er e 's  th e   P VDN,   w h ic h   s h o w ca s e s   a  v ar iet y   o f   n ig h t   ti m e  r u r al  s etti n g s .     3 . 2 . 1 .   B DD1 0 0 K   da t a s et   T h e  s u g g e s ted   s y s te m   w as   tr a in ed   an d   e v al u ated   u s i n g   t h e  B DD1 0 0 K  d ataset.   W ith   1 0 0 , 0 0 0   p h o to s   s p an n in g   a   w id e  r an g e  o f   lo c atio n s ,   cl i m ate s ,   a n d   en v ir o n m en t s ,   t h i s   lib r ar y   is   u n p ar alleled   a m o n g   p u b licl y   av ailab le  o n   b o ar d   d atasets   f o r   v eh icle  d etec tio n .   I n clu d ed   ar e  s till   p h o to s   an d   m o v in g   f il m s   s h o t  f r o m   th e   d ash b o ar d   ca m er a  o f   a  v ar iet y   o f   v eh icles,  s h o w ca s i n g   v ar io u s   r o ad   c o n d itio n s .   Ur b an ,   s u b u r b an ,   an d   i n ter s tate   d r iv i n g   is   al l  p ar t  o f   t h e  ac t u al  w o r ld ,   an d   t h ese  s ce n ar io s   r e f lect  t h at.   T h e  p ic tu r es  s h o w   n o r m a l   u r b an   d r iv i n g   s i tu at io n s   w it h   tr af f ic  li g h ts ,   p ed estria n s ,   a n d   j u n ctio n s .   I m ag e s   o f   r esi d en tial  ar ea s   w i th   h o u s e s ,   d r iv e w a y s ,   c u r b s ,   an d   lo ca l  r o a d s   ar e  also   in cl u d ed   in   t h e  d ataset.   T h ese   co m m u n itie s   ar e  t y p ical l y   ass o ciate d   w it h   s lo w er   d r iv i n g   s p ee d s ,   n ar r o w er   s tr ee ts ,   a n d   lo w er   tr af f ic  v o lu m es.   Sh o p p in g   m all s ,   p ar k i n g   lo ts ,   o f f ice  b u ild i n g s ,   s to r ef r o n ts ,   an d   b u s tli n g   cr o s s in g s   ar e  also   co m m o n p lac e  in   p h o to s   tak en   in   co m m er cial   s etti n g s .   Mo r e  p e o p le  w al k i n g   a n d   o th er   k i n d s   o f   v e h icle s ,   s u ch   as  d eli v er y   t r u ck s   an d   ta x i s ,   ar e  in v o l v ed   in   th e s e  s ce n ar io s .   L ast l y ,   t h e  co llectio n   o f   p h o to s   in clu d es  h ig h w a y   d r iv i n g   s ce n ar io s ,   co m p lete   w it h   h ig h w a y   s i g n s ,   on - r a m p s ,   o f f - r a m p s ,   o v er p as s es,  an d   m u lti - la n e  r o ad w a y s .   T h ese  s i tu atio n s   m i m ic  t h e   s etti n g s   o f   h i g h - s p ee d   d r iv in g   o n   h i g h w a y s   an d   i n ter s tate s ,   an d   t h e y   t y p icall y   h av e   les s   ar tif ic ial  li g h ti n g .   T h ese  s ce n ar io s   o f te n   r ep r esen t d an g er o u s   d r iv i n g   s it u atio n s ,   in cl u d in g   p o o r   v is ib ilit y   an d   s lip p er y   r o ad s .     T h e  d ataset  also   p r o v id es  b o th   d ay ti m e  an d   n ig h t  ti m e  i m a g e s ,   co v er in g   a  w id e  r an g e  o f   lig h ti n g   an d   v is ib il it y   co n d itio n s .   C o n s eq u en t l y ,   t h e  d ataset  o f f er s   a  v ar ied   ass o r t m e n t  o f   p h o to s ,   co v er in g   a  b r o a d   s p ec tr u m   o f   d r iv i n g   co n d itio n s   an d   s u r r o u n d i n g s   s ee n   i n   ac tu al  d r iv in g   s it u atio n s .   T h e  m aj o r ity   o f   th e  n ig h t   ti m e  p ict u r es  i n   t h e  d ataset,   m ea n w h i le,   h a v e  r ath er   s tr o n g   ar ti f icial  li g h ti n g ,   s o   y o u   ca n   s ti ll  m ak e  o u t  t h e   g en er al  o u t lin e  o f   th e  ca r s   r e f er en ce d   in   Fig u r e  2 .   Fig u r e  2 ( a)   p r esen ts   th e  o r ig i n al  n i g h t - ti m e  in p u t  i m ag e   ca p tu r ed   u n d er   lo w - li g h t  co n d itio n s ,   w h ic h   t y p icall y   co n tai n s   p o o r   illu m i n atio n   a n d   r ed u ce d   o b j ec t  v is ib ilit y .   Fig u r e  2 ( b )   illu s tr ate s   t h e  i n ter m ed iate  p r o ce s s i n g   s ta g e  w h er e  f e a tu r e  e x tr ac tio n   an d   en h a n ce m e n t  ar e  ap p lied   to   im p r o v e  t h e  v is ib ilit y   o f   i m p o r ta n t  o b j ec ts   in   th e  s ce n e.   Fi g u r e  2 ( c)   s h o w s   th e  f i n al  d etec tio n   o u tp u t  g e n er ated   b y   th e  p r o p o s ed   SC L - YO L O v 1 1   m o d el,   w h er e  o b j ec ts   ar e   ac cu r atel y   id en ti f ied   an d   lo ca lized   w it h   b o u n d i n g   b o x e s   d esp ite  th e  ch alle n g in g   n ig h t - ti m e  e n v ir o n m e n t.             ( a)   ( b )   ( c)     Fig u r e  2 .   E x a m p les  f r o m   t h e  B DD1 0 0 K  d ataset  ca p tu r ed   u n d er   ch alle n g i n g   n i g h tti m e  d r iv in g   co n d itio n s ;    ( a)   u r b an   in ter s ec tio n ,   ( b )   d im l y   lit r o ad w a y ,   an d   ( c)   lo w - v is ib ilit y   n ig h tt i m e  s ce n e       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       R ev o lu tio n iz in g   n i g h t - time  o b j ec t d etec tio n   in   a u to n o mo u s   v eh icles w ith   S C L  …  ( K o n d a p a lli  S r i V ija ya )   539   3 . 2 . 2 .   P VDN  da t a s et   Ho w e v er ,   Fi g u r e  3   s h o w s   t h at  th er e  ar e  ab o u t   5 6 , 0 0 0   g r a y   s ca le  p h o to s   i n   th e   n o v el   n o n - u r b an   P VDN  d ataset.   So m e  o f   t h e  s ce n ar io s   i n clu d ed   in   t h e  P VDN  d ataset  f ea t u r e  n ig h t  ti m e  d r iv in g   i n   r u r al   lo ca tio n s .   L e s s   h ea v il y   p o p u lated   ar ea s ,   o p en   r o ad w a y s ,   an d   r u r al  lan d s ca p es  m a y   b e  p r esen t  in   th es e   cir cu m s ta n ce s .   Sce n e s   i n   t h e   d ataset  m a y   h a v e  le s s   ar tif i cial  li g h t in g ,   n ar r o w er   r o ad s ,   an d   lo w er   tr a f f i c   n u m b er s   th a n   u r b a n   o r   h ig h w a y   s etti n g s ,   co n s id er i n g   t h e  s a m p le  is   lo ca ted   in   a  r u r al  ar ea .   B ec au s e  o f   th e  d i m   lig h ti n g ,   it  is   o f te n   d i f f icu l t  to   m ak e  o u t  d etails  lik e  s ize,   f o r m ,   an d   te x t u r e  in   t h ese  p h o to g r ap h s .   On   t h e  o th er   h an d ,   it ' s   a ls o   u n co m m o n   f o r   ap p r o ac h in g   v e h icles '   h ea d l ig h ts   a n d   tailli g h t s   to   f la s h   b r ig h tl y ,   m a k i n g   it   d if f ic u lt   to   m ak e   o u t   th eir   d etails.   T h e  g e n er all y   lo w   i llu m i n atio n   th a t  i s   t y p ica l  o f   r u r al   n ig h t  t i m e   en v ir o n m e n t s   is   f u r t h er   r ef lec t ed   in   th e  p h o to s   i n s id e  th e  d at aset,  w h ic h   h av e  e x tr e m el y   lo w   co n tr ast  i n   m o s t  r eg io n s .   Ne v er th e less ,   t h e  i n te n s e  ill u m i n atio n   f r o m   t h e  ap p r o ac h in g   ca r 's  li g h ts   cr ea tes  a  c lear   r eg io n   o f   v er y   h ig h   co n tr ast  t h at  ce n tr es  o n   th e  tr u ck .   T h e  d is ti n cti v e  v is u al  c h ar ac ter is tic  w i th in   th e  d ataset  is   cr ea ted   b y   th ese   s p ec ial  s etti n g s ,   w h er e  th e  p er ce p tio n   o f   t h in g s ,   in c l u d in g   a u to m o b iles ,   is   g r ea tl y   in f l u en ce d   b y   t h e  illu m i n atio n   g e n er ated   b y   t h ei r   lig h ts .   T h er ef o r e,   t h e  d atase t  s tr es s es  h o w   cr itical   it  i s   to   ac cu r atel y   id en ti f y   an d   d etec t  ca r s   u s in g   t h eir   u n i q u e  lig h t  p atter n s .   Fi g u r e  3 ( a)   d em o n s tr ate s   th e  d etec t io n   r e s u lt  o b tai n ed   u s in g   th e  b aseli n e  Y OL O - b ased   m o d el,   w h er e  s o m e   o b j ec ts   m a y   n o t  b e  clea r l y   d etec ted   d u e  to   lo w   i llu m i n atio n .   Fig u r e  3 ( b )   p r esen ts   t h e  i m p r o v ed   d etec tio n   r esu lts   a f ter   in co r p o r atin g   t h e  SC L   m o d u l e,   w h ich   e n h a n ce s   co n tex t u al  f ea t u r e  r ep r esen tati o n .   Fig u r e  3 ( c)   s h o w s   th e  f i n al  o p ti m ized   d etec tio n   r es u lt  u s i n g   th e  p r o p o s ed   SC L - YO L O v 1 1   in teg r ated   w i th   R O A   o p ti m izatio n ,   w h er e  th e  d etec tio n   ac cu r ac y   an d   o b ject  lo ca lizatio n   ar e  s ig n i f ica n tl y   i m p r o v ed   u n d er   n ig h t - ti m e  co n d itio n s .             ( a)   ( b )   ( c)     Fig u r e  3 .   E x a m p les  f r o m   t h e  P VDN  d ataset  ca p tu r ed   u n d er   ch alle n g i n g   n i g h tti m e  d r iv i n g   co n d itio n s ;    ( a)   cu r v ed   r u r al  r o ad w a y ,   ( b )   h ea d lig h t  g lar e  an d   lo w   a m b ie n t li g h t in g ,   an d   ( c)   s p ar s el y   il l u m in ated   r o ad w a y   w it h   lo w   co n tr a s t       T r ain in g   w a s   ca r r ied   o u t  u s i n g   a  co s i n e - a n n ea led   lear n i n g   r ate  s ch ed u le,   b eg i n n i n g   at  1 ×1 0 ⁻³  an d   g r ad u all y   r ed u ci n g   to   1 ×1 0 ⁻⁶  o v er   th e  f u ll  tr ai n in g   c y cle.   A  b atch   s ize  o f   3 2   w as  s elec te d ,   an d   tr ain in g   w a s   p er f o r m ed   f o r   3 0 0   e p o ch s   to   en s u r e  co n v er g en ce   u n d er   d iv er s e  n i g h t - ti m e  s ce n ar io s .     3 . 3 .     P re - pro ce s s ing   T h e  m et h o d   d escr ib ed   in   th e  ar ticle  m er g es  DL - b ased   o b j ec t  d etec tio n   w it h   ad v a n ce d   v is ib ilit y   i m p r o v e m en t  a lg o r it h m s ,   allo w i n g   f o r   th e  s u cc e s s f u l  d etec t io n   o f   lo w   l ig h t  v is io n .   An   es s en tia l  p ar t  o f   t h is   ap p r o ac h   is   en h a n cin g   v is ib ili t y   in   p r e - p r o ce s s ed   n ig h tti m e  p h o to g r ap h s   u s i n g   t h e  R o b u s t  R eti n ex   m o d el  an d   co n tr ast  li m ited   ad ap tiv e  h is to g r a m   eq u aliza tio n   ( C L A HE ) .   T h is   s tu d y 's  n o v e l  co n tr ib u tio n   is   th e  w a y   i t  u s e s   th e  R o b u s t  R e tin e x   m o d el  an d   C L A HE ,   t w o   s tate - of - t h e - ar t  p r e - p r o ce s s i n g   m eth o d s ,   in   tan d e m .   T h e  co m b i n atio n   o f   th ese  m eth o d s   p r o d u ce s   a  s u p p lem e n tar y   p ip elin e  th at  is   s p ec i f icall y   d es ig n ed   to   tack le  th e   d if f ic u lt ies  o f   n i g h t ti m e  d etec tio n   o n   Ob j ec t,   ev en   th o u g h   ea ch   o f   th e m   ex ce ls   at  en h a n ci n g   i m a g e  q u alit y   o n   its   o w n .     R eti n ex   m ak e s   s u r e  th at  t h e  c o n tr ast  en h a n ce m e n t s   m ad e  b y   C L A HE   ar e  p er ce p tu all y   n at u r al,   s o   th e   co lo u r s   o f   o b j ec ts   s ta y   tr u e   an d   t h er e's  le s s   ch a n ce   o f   m i s clas s i f icatio n   b ec au s e   to   u n r ea lis tic   p ictu r e  d is to r tio n s .   W h en   t h ese  m et h o d s   ar e   co m b in ed ,   th e y   cr ea t e  a  n e w   p ip elin e  w ith   s u p er io r   p er f o r m an ce   t h a n   an y   o f   th e m   co u ld   p r o v id e  o n   th e ir   o w n .   I n   o r d er   to   g et  th e  p ictu r e  r ea d y   f o r   g lo b al  n o r m aliza t io n   an d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  15 ,   No .   2 ,  J u l y   202 6 :  534 - 5 5 2   540   illu m i n atio n   i n co n s is ten c y   r e m o v al  b y   R eti n e x ,   C L A H E   i m p r o v es  co n tr a s t ,   an d   e d g e  v is ib ilit y .   T h is   m et h o d ical  ap p r o ac h   en h a n ce s   th e  s tr en g t h s   o f   ea ch   s tr ateg y   w h ile  m in i m izin g   t h eir   s p ec i f ic  w ea k n e s s e s .   Fo r   in s ta n ce ,   R eti n ex   ac h ie v es  a  w ell - b ala n ce d   an d   h ig h - q u ali t y   p ictu r e  b y   co m p en s ati n g   f o r   C L A HE ' s   ten d e n c y   to   o v er - en h an ce   n o is e  i n   d ar k e r   ar ea s   b y   s m o o th i n g   ill u m in at io n   tr an s i tio n s .     3 . 4 .     SCL - YO L O v 1 1   net w o r k   s t ruct ure  des ig n   T h e  m o d el  h as  a  ten d en c y   to   m is s   i m p o r tan t  lo w - q u ali t y   tar g et  f ea t u r es  d u r i n g   t h e  f ir s t  co n v o l u tio n   an d   p o o lin g   s ta g es ,   w h ic h   m i g h t  r e s u l t  in   t h e  tar g e ts   n o t   b ein g   r ec o g n ized ,   d u e  to   th e  f ac t  th at  lo w - q u alit y   tar g ets  co n tai n   les s   s i g n i f ican t   f ea t u r e  cu e s   co m p ar ed   to   r eg u lar   tar g et s .   B ec au s e  lo w - q u al it y   tar g ets  ar e  m o r e  co m m o n   i n   lo w - l ig h t  s etti n g s ,   th is   is s u e  b ec o m e s   m u c h   m o r e   n o ticea b le  th er e.   T h er ef o r e,   m i n i m izi n g   t h e  lo s s   o f   f ea t u r es  f r o m   lo w - q u alit y   t ar g ets  d u r i n g   t h e  ea r l y   s ta g es  o f   f ea t u r e  e x tr ac tio n   i s   a  s ig n i f ica n t  p r o b le m   f o r   d ev elo p in g   tar g et  id en ti f ica tio n   m o d els.   M i c r o s o f t' s   2 0 2 4   p r o p o s a l ,   S ta r N e t ,   is   an   in n o v a t iv e   l ig h tw eig h t   n e tw o r k   th at   u s es   a   co n v e n t i o n al  l ay e r e d   a r c h i t e ctu r e   w it h   f o u r   p h a s e s   th at   s e q u en t i a lly   d o u b le   t h e   n u m b e r   o f   ch an n e ls .   T h e   p r o c e s s   o f   f e at u r e  e x t r ac t i o n   is   c a r r i e d   o u t   u s i n g   S t a r   B l o ck s ,   w h i ch   in c o r p o r a t e  d e p t h   w is e   c o n v o lu t i o n s ,   w h i le   d o w n   s am p l in g   is   d o n e   b y   c o n v o lu t i o n a l  l a y e r s .   B a t c h   n o r m al i z at i o n ,   w h i ch   i s   u s e d   af t e r   d e p t h - w is e   c o n v o lu ti o n   i n s te a d   o f   l ay e r   n o r m a l iz a t i o n ,   c an   g r e a tly   en h a n c e   c o m p u t at i o n a l   ef f i ci en cy .   H e r e   i s   h o w   th e   S t a r   B l o ck s '   f e a tu r e   p r o c es s i n g   p r o c e d u r e   l o o k s   l ik e .   T h e   i n p u t  f ea tu r e s   a r e   f i r s t   s u b je c t e d   t o   a  d e p t h - w is e   s e p a r a b l e  c o n v o lu ti o n   o p e r at i o n ,   w ith   x   r e p r e s en tin g   t h e   o u t p u t .   I n   a d d i t i o n ,   x   i s   h an d l e d   in   p ar a l l e l   b y   tw o   b r a n c h e s :   o n e   is   n o r m a li z e d   af t e r   c o n v o lu t i o n ,   an d   th e   o th e r   i s   c o n v o lu t i o n   w i th   a n   a c ti v a t i o n   f u n c ti o n   f o l l o w e d   b y   b at ch   n o r m a li z a ti o n .   T h e   r e s u l ts   o f   b o th   b r a n ch es   a r e   th e n   m u l ti p l i e d   i te r a t iv ely .   B y   ap p ly in g   a   s e c o n d   d e p th   w is e   s e p a r a b l e   c o n v o lu ti o n   t o   t h e   r es u l t   o f   t h e   s e c o n d   s te p   a n d   t h e n   a d d in g   i t   el em en t - w i s e   t o   th e   o r i g in a l   in p u t   f e a tu r es   F ,   th e   S ta r   B l o c k s   m o d u l e   f in al ly   p r o d u c es   i ts   f in a l   o u t p u t .   Su ch   a   c o m p u t a ti o n   is   d e s c r i b e d   b y   ( 3 )   an d   ( 4 ) :     =  ( )     ( 3 )     = +  (  ( ( ) ∗ ( ) ) )     ( 4 )     w h er e    is   i n p u t  f ea tu r e,   is   o u tp u t  o f   i n itial  f ea t u r e  p r o ce s s in g ,    ( x )   d en o tes  th e  d ep th w i s e  s ep ar ab le   co n v o lu tio n   o p er atio n .   Me a n w h ile,     is   t h e  o u tp u t  o f   t h e  St ar   B lo ck s ,   ( )   r ep r esen ts   th e   co n v o lu tio n   a n d   b atch   n o r m a lizatio n   o p er atio n s ,   a n d   ( )   d en o tes  t h e  o p er atio n   co m p r is i n g   a  co n v o l u tio n   w it h   a  R e L U   ac tiv atio n   f u n ctio n   f o llo w ed   b y   b atch   n o r m aliza tio n .   I n s p ir ed   b y   Star Ne t’ s   e x ce p tio n al  li g h t w ei g h t  d esi g n   an d   in f o r m atio n   e x tr ac tio n   ca p a b ilit y ,   t h i s   r esear ch   p r o p o s es SC L - Y O L Ov 1 1   m o d el,   w h ic h   le v er a g es  Star Net  s tr u c tu r e  to   r ep lace   C o n v   la y er s   an d   C 3 k 2   b lo ck s   in   b ac k b o n e  o f   YO L Ov 1 1 .   I n   ad d itio n ,   Star   m o d u les  f r o m   Star Net  ar e  f u s ed   w it h   C 3 k 2   b lo ck s   in   YOL O v 1 1   h ea d   to   f o r m   C 3 k 2 Star   m o d u le .   T h is   ap p r o ac h   f u r t h er   en h an ce s   m o d el’ s   f ea t u r e  ex tr ac tio n   an d  m u lti - s ca le  i n f o r m atio n   f u s io n   w h ile  r ed u ci n g   p ar a m e ter s   an d   co m p u ta tio n al  co s t.      3 . 5 .     Det ec t io n  hea d desi g n a nd   lo ca liza t io n lo s s   o pti m iza t io n   I n   o r ig i n al  Y O L Ov 1 1   d ete ctio n   h ea d ,   d ata  n o r m a lizat io n   is   r eq u ir ed   to   ac ce ler a te  m o d el  co n v er g e n ce ,   i m p r o v e  g en er a lizatio n ,   a n d   p r ev en t   g r ad ien t   v a n is h i n g   o r   e x p lo s io n .   Mo s t  co m m o n l y   u s ed   n o r m aliza t io n   tec h n iq u e  i s   b atch   n o r m aliza t io n   ( B atch No r m ) ,   w h ic h   o f f er s   f aster   co n v er g e n ce ,   r ed u ce d   d ep en d en ce   o n   in i tial  w ei g h t s ,   an d   lo w er   r is k   o f   o v er   f itt in g .   Ho w e v er ,   B at ch No r m   i s   h ig h l y   s e n s i tiv e  to   b atch   s ize.   I f   b atch   s ize  is   to o   s m a ll,  co m p u ted   m ea n   a n d   v ar ian ce   m a y   n o t  ad eq u atel y   r e p r esen t  e n tire   d ata  d is tr ib u tio n ,   p o te n tiall y   lead i n g   to   d eg r ad ed   m o d el  p er f o r m an ce .   T o   ef f ec ti v el y   ad d r ess   t h ese   is s u e s ,   a   lig h t w ei g h t d e tectio n   h ea d   b as ed   o n   d etail - en h a n ce d   co n v o l u tio n   an d   s h ar ed   co n v o lu tio n   i s   d esig n ed .     3 . 5 . 1 .   L i m it a t io ns   o f   co nv ent io na l   inte rsect io n o v er   un io n - ba s ed  lo s s   f un ct io n s   No r m a l  in ter s ec tio n   o v er   u n io n   ( I o U ) - b ased   lo s s   f u n ctio n s   r el y   o n   th e  o v er lap   ar ea   b etw ee n   p r ed icted   an d   g r o u n d - tr u t h   b o u n d i n g   b o x es.  I n   lo w - li g h t   s ce n ar io s ,   ea r l y   p r ed ictio n s   m a y   b e  s p atiall y   c lo s e  to   th e  tar g et  b u t  e x h ib it  litt le  o r   n o   o v er lap .   T h is   li m i tatio n   w il l  b ec o m e  s er io u s   i n   n i g h t - ti m e  i m ag e s   w h er e   f ea t u r e  q u alit y   is   r ed u ce d .   L et    an d     d en o te  th e  p r ed icted   an d   g r o u n d - tr u th   b o u n d i n g   b o x es,  r esp ec ti v el y .   T h e  co n v e n tio n al  I o U  is   d e f in ed   as   in   ( 5 ) :      ( , ) =   | ∩ | | ∪ |   ( 5 )     W h en   ∣ Bp ∩ Bg ∣ ≈ 0 ,   th e  lo s s   g r ad ien t  p r o v id es  li m ited   co r r ec tiv e  g u id a n ce ,   ev e n   i f   t h e  b o x   ce n ter s   ar e  clo s el y   alig n ed .   T h is   ef f ec t is p ar ticu l ar l y   p r o n o u n ce d   in   n i g h t - ti m e  s ce n e s   w it h   p o o r   f ea tu r e  v is ib i lit y .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       R ev o lu tio n iz in g   n i g h t - time  o b j ec t d etec tio n   in   a u to n o mo u s   v eh icles w ith   S C L  …  ( K o n d a p a lli  S r i V ija ya )   541   3 . 5 . 2 .   Dis t a nce - a w a re   lo c a liza t io n lo s s   f o r m ula t io n   T o   o v er co m e  th e  ab o v e  is s u e s ,   a  m in i m u m   p o in t  d is ta n ce - b ased   I o U   ( MP D - I o U)   lo s s   is   u s ed   to   a d d   th e  s p atial  p r o x i m it y   in to   th e  r eg r ess io n   o b j ec tiv e.   T h is   f o r m u latio n   en co u r ag e s   s p atial  alig n m e n t  b ef o r e  f u l l   o v er lap   is   ac h ie v ed ,   i m p r o v i n g   ea r l y - s ta g e  lo ca lizatio n   b eh a v io r .   L et  { } = 1 4   an d   { } = 1 4   r ep r esen t  th e  co r n er   p o in ts   o f     an d   ,   r esp ec tiv el y .   T h e  m i n i m u m   p o i n t   d is tan ce   ( 6 )   is   d ef i n ed   as:      = m i n   | | – ||2   ( 6 )     T h e  MP D - I o U  lo s s   is   f o r m u lat ed   as sh o w n   i n   ( 7 ) :      −  =1 – I o U( , ) +   λ   .    ( 7 )     w h er e  λ   is   a  w ei g h ti n g   f ac to r   an d   D   d en o tes  th e  d iag o n al  l en g t h   o f   t h e  s m a lles t  e n clo s i n g   b o x   co v er in g     an d   .   T h is   f o r m u latio n   e n s u r es  th a t  m ea n i n g f u l  g r ad ien ts   ar e  p r eser v ed   ev en   w h e n   o v er lap   is   li m i ted ,   g u id i n g   p r ed ictio n s   to w ar d   s p atial  alig n m en t b ef o r e  f u ll o v e r lap   is   ac h iev ed .     3 . 5 . 3 .   O v er a ll  det ec t io n lo s s   f un ct io n   T h e  co m p le te   d et ec t io n   l o s s   in teg r ates   cl ass if ic ati o n ,   o b j e ctiv en ess ,   an d   lo ca l iza ti o n   co m p o n en ts   ( 8) :      =   +    +    −    ( 8 )     T h e  f in al  d etec tio n   lo s s   i n teg r ates  class if ica tio n ,   o b j ec tn ess ,   an d   lo ca lizatio n   co m p o n e n ts ,   as  d ef i n ed   in   ( 8 ) .   B y   e m b ed d in g   g eo m etr ic  d is tan ce   in to   th e  lo ca lizatio n   ter m ,   th e  d etec tio n   h ea d   b ec o m e s   les s   s en s iti v e   to   illu m in a tio n   n o is e  an d   m o r e   r o b u s t to   in ac cu r ate  ea r l y   p r e d ictio n s .     3 . 5 . 4 .   L o s s   f un ct io n  s elec t io n   in SCL - YO L O V1 1   I n   YO L O v 1 1 ,   co m p lete  i n t er s ec tio n   o v er   u n io n   ( C I o U)   lo s s   f u n ctio n   is   e m p lo y ed .   L et  a n ch o r   b o x   b e  = [ , , , ℎ ]   b esid es  tar g e t  b o x   b e  = [ , , , ℎ ] ,   an d   let   = [  ,  ,  , ℎ  ] .   C alc u latio n   o f   C I o U  is   g i v e n   b y   ( 9 ) - ( 1 3 ) :      =  ∩  ∪     ( 9 )       =  + ( −  ) 2 + ( −  ) 2 2 + 2 +      ( 1 0 )      = 1 −  = 1 − ℎ +  ℎ  −     ( 1 1 )     = +     ( 1 2 )     = 4 2 (   ( ℎ ) −   (  ℎ  ) ) 2     ( 1 3 )     w h er e ,  ,    ar e  o v er lap p in g   ar ea   d im e n s io n s   o f   t h e  t w o   b o x es,  an d   ,  g   r ep r esen t  th e  d i m e n s io n s   o f   s m al lest   en c lo s in g   r ec tan g le.   T h e  p ar am eter   α   d en o tes  th e  c o ef f icie n t  w ei g h t,  an d     is   th e  s i m ilar it y   m ea s u r e   o f   asp ec t r atio s   th at  i s   o p ti m al l y   s elec ted   b y   R O A   m o d el.     3 . 6 .     W e i g h t   c o e f f i c i e n t   a n d   a s p e c t   r a t i o s   o p t i m i z a t i o n   u s i n g   r e v o l u t i o n   o p t i m i z a t i o n   a l g o r i t hm   T h is   s ec tio n   in tr o d u ce s   t h e  R O A ,   f o cu s i n g   f ir s t  o n   th e  co n ce p tu al  f r a m e w o r k   th a t  in s p ir ed   its   cr ea tio n .   Fo llo w in g   t h i s ,   t h e  s ec tio n   p r o v id es  a  d etailed   m at h e m a tical  m o d el  o f   t h e  al g o r it h m   to   d e m o n s tr ate   h o w   it c an   b e  ap p lied   ef f ec ti v el y   to   v ar io u s   o p ti m izatio n   p r o b lem s .   L et  H= {θ 1 ,θ 2 , …, θ P }  d en o te  a  p o p u latio n   o f   P   ca n d id ate  p ar a m eter   v ec to r s ,   w h er e  ea ch     en co d es   m o d el - s p ec i f ic  h y p er   p ar am eter s   s u ch   as   lear n i n g   r ate,   an ch o r   s ca lin g   f ac to r s ,   an d   lo s s   w ei g h tin g   co ef f icie n t s .   T h e  q u alit y   o f   ea ch   ca n d id ate  is   e v al u ated   u s i n g   a  f it n es s   f u n ctio n   d e f i n ed   as g iv e n   i n   ( 1 4 ) :     J( ) =α ⋅ ( 1 − m A P ) +β ⋅    ( 1 4 )     w h er e  α   a n d   β co n tr o l th e  tr ad e - o f f   b et w ee n   d etec tio n   ac cu r ac y   an d   tr ain in g   s tab ili t y .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  15 ,   No .   2 ,  J u l y   202 6 :  534 - 5 5 2   542   T o   o p tim ize  t h e  h y p er p ar a m et er s   o f   th e  p r o p o s ed   SC L - YO L Ov 1 1   m o d el,   th e  R O A  is   e m p lo y ed .   T h e  o v er all   o p tim izatio n   p r o ce d u r e,   in clu d in g   p o p u lat io n   i n itia lizatio n ,   ca n d id ate  u p d ate,   s el f - a w ar en ess   r e f in e m e n t,  a n d   f it n es s   ev al u atio n ,   is   s u m m ar i ze d   in   th e  A l g o r ith m   1 .     A l g o r ith m   1 .   R O A - b ased   h y p er   p ar am eter   o p ti m izatio n   f o r   SC L - YO L O v 1 1   I np ut:   I n i tial p ar a m eter   p o p u latio n   H ,   m a x i m u m   iter atio n s   T   O utput :   Op ti m ized   p ar a m eter   s et  ∗   1.   I n itialize  p o p u latio n   H= {θ 1 ,θ 2 , …, θ P }   2.   E v alu a te  f it n e s s   J ( )     f o r   ea ch   ca n d id ate   3.   F o r   t=1   to   T :   o   A p p l y   id eo lo g ical  r e v o lu t io n   t o   d iv er s if y   ca n d id ates   o   Up d ate  ca n d id ates th r o u g h   m o v e m e n t p h a s e   o   P er f o r m   s e lf - a w ar e n ess   r e f i n e m en t   o   Re - e v al u ate  f it n ess   a n d   r etain   b est ca n d id ates   4.   R etu r n   ∗   =  ar g   ∈     J( )   T h e  b o u n d in g   b o x   p r ed ictio n   i s   co m p u ted   as:   B   =  ( x ,   y ,   w ,   h ,   c)     W h er e   •   x , y   r ep r esen t t h e  ce n ter   co o r d i n ates o f   t h e  b o u n d in g   b o x   •   w , h   d en o te  w id th   a n d   h ei g h t   •   c  in d icate s   o b j ec t c o n f id en ce   s co r e.   T h e  f in al  d etec tio n   p r o b ab ilit y   is   co m p u ted   as   P final   = P obj   ×  P class     w h er e   •   P obj   is   o b j ec tn ess   p r o b ab ilit y   •   P class   is   class   p r o b ab ilit y .     3 . 6 . 1 .   Alg o rit h m   ini t ia liza t io n   R O A   is   a  p o p u latio n - b ased   m eth o d ,   w h ic h   m ea n s   it  ex p lo r es  th e  p r o b lem   s p ac e  b y   u s in g   a  g r o u p   o f   p o s s ib le  s o lu t io n s .   E v er y   m e m b er   o f   t h e  p o p u latio n   s ta n d s   in   f o r   a  d if f er en t   s et  o f   ch o ice  f ac to r s   th at   co r r esp o n d   to   a  d if f er en t  s o lu t io n .   I n   ( 1 5 ) ,   th ese  ele m e n ts   ar e  r ep r esen ted   as  m a th e m atica l   v ec to r s   t h at,   w h e n   co m b i n ed ,   co n s tit u te  th e  s o l u tio n   m atr i x .   T o   av o id   ea r ly   co n v er g e n ce   an d   g u ar an tee  e n o u g h   d iv er s it y ,   th e   p r o ce d u r e  b eg in s   b y   r an d o m l y   g en er ati n g   th e  s tar tin g   p o p u la tio n   o v er   th e  s o l u tio n   s p ac e  u s in g   ( 1 6 ) :     = [         1 , 1 ⋯ 1 , ⋯ 1 , ⋮ ⋱ ⋮ ⋰ ⋮ , 1 ⋮ , 1 ⋯ ⋰ ⋯ , ⋮ , ⋯ ⋱ ⋯ , ⋮ , ]         ×   ( 1 5 )     , =  + × (  −  )     ( 1 6 )     I n   th ese  r ec k o n i n g s ,     ch ar ac ter is es  p o p u latio n   m atr ix ,  i   is   ith   R O A’ s   m e m b er ,   i , j   is   th e   v alu e   allo ca ted   to   th e  j th   v ar iab le  b y   ith   m e m b er ,     b esid es    s ig n if y   s u m   o f   p o p u latio n   m e m b er s   b esid es  p r o b lem   v ar iab les,  co r r esp o n d in g l y .   T h e  p ar am eter s    j   an d    j   ar e  b o u n d s   f o r   ea ch   v ar iab le,   w h ile     i s   a  r an d o m   s u m   a m o n g   0   b esid es 1 .   Af ter   i n itiali s atio n ,   a  v ec to r   o f   f u n ctio n   v al u e s   is   p r o d u ce d   b y   e v al u ati n g   th e  o b j ec tiv e  f u n ctio n   f o r   ea ch   ele m e n t,  as  s h o w n   i n   ( 1 7 ) .   T h e  cu r r en t  lead er   is   th e  m e m b er   w h o   h a s   p r o d u ce d   th e  h ig h est  o b j ec tiv e  v alu e ; th e y   w ill  s teer   th e  s ea r ch   m o v in g   f o r w ar d .     = [         1 ⋮ ⋮ ]         × 1 = [         ( 1 ) ⋮ ( ) ⋮ ( ) ]         × 1     ( 1 7 )     Her e,   F  s ta n d s   f o r   th e   v ec t o r   o f   o b j ec tiv e  f u n ctio n s ,   wh ich   co n tai n s   all  o f   t h e   o p ti m is a tio n   p r o b le m 's   co llectiv e  g o al s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       R ev o lu tio n iz in g   n i g h t - time  o b j ec t d etec tio n   in   a u to n o mo u s   v eh icles w ith   S C L  …  ( K o n d a p a lli  S r i V ija ya )   543   3 . 6 . 2 .   P ha s e  1 :   re v o lutio n  ideo lo g y   I n itiall y ,   th e  R O A   m o d els  t h e  p o p u latio n ' s   b eh a v io u r   ac co r d in g   to   h o w   th e  id eo lo g y   o f   t h e   r ev o lu tio n   lead er   af f ec ts   i n d i v id u als  i n   s o ciet y .   T h e  m o s t  ac co m p li s h ed   tea m   m e m b er ,   s o m eti m es  ca lled   th e   " b est  m e m b er , "   is   ch o s e n   to   b e  th e  lead er ,   f o llo w i n g   th e  p r i n cip le  th at  t h e  m o s t  p o w er f u l  p er s o n   m a y   i n s p ir e  th e  m o s t  cr ea ti v e  id ea s .   Si m i l ar   to   h o w   a  r e v o lu t io n   d o esn 't   h ap p en   all  at  o n ce   b u t  r at h er   g ath er s   s tea m   o v er   ti m e,   t h is   s tag e  o f   R O A   h i g h l i g h t s   t h e  lead er ' s   i n f l u en ce   g r o w i n g   s tr o n g er   o v er   ti m e  v ia  id eo lo g y .   Usi n g   ( 1 8 )   an d   f ac to r in g   i n   th e  in cr ea s in g   id eo lo g ical  in f lu en ce   o f   th e  lead er ,   a  n e w   p o s itio n   is   d eter m in ed   f o r   ev er y   m e m b er .   Me m b er s   w ill  b ec o m e  m o r e   in   li n e  w it h   th e  lead er ' s   v is io n   as  t h e  alg o r it h m   d ev elo p s ,   th a n k s   to   t h is   eq u atio n .   A cc o r d in g   to   ( 1 9 ) ,   th e  m e m b er 's  p r io r   p o s itio n   is   r ep lace d   w it h   t h e   ac ce p tab le  u p d ate  if   th e  o b j ec t iv e  f u n ctio n   c h ar g e  r ec o v er s   w it h   t h is   n o v el  p o s itio n .     , 1 = ( 1 − ) . , + ( ) .     ( 1 8 )     = { 1 ,         1 < ,                                    ( 1 9 )     Her e,   1   ch ar ac ter is e s   u p d ated   s ite  o f   i th   p o p u lace   m e m b er   d u r in g   f ir s t   p h a s e,   w h ile  , 1   r ef er s   to   j th   d im e n s io n   u p d ated   s ite.   T h e  o b j ec tiv e  f u n ctio n   v al u e   at  th is   n o v el  s ite  is   s y m b o lis ed   b y   1 .   T h e  r ev o lu tio n ar y   lead er ,   r ep r esen ted   b y   ,   h o ld s   a   p o s itio n   with     as  i ts   j th   d i m e n s io n .   T   is   t h e  m ax i m u m   n u m b er   o f   iter atio n s   t h at  ca n   b e   d o n e  in   th e  m et h o d ,   an d   th e  ter m     r ep r esen ts   th e  cu r r en t  iter atio n .   T h e   m e m b er s   m o v e  clo s er   to   th e  l ea d er   w i th   ea c h   iter atio n ,   r ep r esen ti n g   h o w   f o llo w er s   b ec o m e  m o r e  co m m itted   to   a  r ev o lu tio n ar y   ca u s e  a s   ti m e  g o es o n .     3 . 6 . 3 .   P ha s e  2 :   re v o lutio na ry   m o v e m ent   ( ex plo ra t io n)   B y   f ir s t  ca lcu lat in g   a  n e w   p o s itio n   f o r   ea ch   m e m b er   in   ac c o r d an ce   w ith   t h e  lead er ' s   s tr at eg y ,   R O A  ca n   b e  m ad e  to   m i m ic  th e  r ev o lu tio n ar y   m o v e m e n t  p h ase.   I n   ( 2 0 ) ,   w h ic h   p r ed icts   h o w   f o llo w er s   ad ap t  th eir   b eh av io u r   to   co n f o r m   to   t h e  l ea d er ' s   i n f l u e n ce ,   m a k es  t h i s   p o s s ib le.   Glo b al  ex p lo r atio n   th r o u g h o u t  v ar io u s   p ar ts   o f   th e  s ea r ch   s p ac e  is   en co u r ag ed   b y   th e  in te n d ed   s h i f t s ,   w h ich   r e f lect  co n s id er ab le  ch an g es  i n   t h e   p lace m en t s   o f   th e  m e m b er s .   T h e  lik elih o o d   o f   f in d in g   b etter   s o lu tio n s   is   en h an ce d   b y   d o in g   s u ch   ex te n s iv e   s tu d y .   A cc o r d in g   to   ( 2 1 ) ,   th e  r ev is ed   p o s itio n   i s   k ep t i f   it i m p r o v es th e  o b j ec tiv e  f u n ctio n ' s   v alu e.     , 2 = , 2 + . ( − . , 2 )     ( 2 0 )     = { 2 ,       2 < ,                                  ( 2 1 )     Her e,   2   d en o tes  n o v el  ca lcu la t ed   p o s itio n   f o r   ith   p o p u lace   m e m b er   p h a s e  o f   R O A ,   b esi d es  , 2   r ef er s   to   j th   d i m e n s io n   o f   th i s   s ite.   T h e  o b j ec tiv e  f u n ctio n   v al u e  at  th i s   s ite  i s   ch ar ac te r is ed   b y   2 .   T h e  s y m b o l    r e f er s   to   lead er ’ s   p o s itio n ,   w it h     as  j th   d i m en s io n   o f   t h at  p o s itio n .   T h e  ad j u s t m e n t  i s   m ad e  m o r e   r an d o m   b y   r an d o m l y   s e lecti n g   v ar iab le  I   f r o m   th e  co llectio n   {1 , 2 }.   A d d itio n all y ,   s to ch a s ticit y   i s   i n clu d ed   to   g u ar a n tee  d if f er en t e x p lo r atio n   b y   u s i n g   r ,   w h ich   i s   a  r an d o m   v a l u e  i n s id e  i n ter v al  [ 0 , 1 ] .     3 . 6 . 4 .   P ha s e  3 :   increa s ing   s elf - a w a re nes s   ( ex plo it a t io n)   T h e  p r o g r am   cr ea te s   a  n e w   p l ac e  at  r an d o m   c lo s e  to   w h er e  ea ch   m e m b er   o f   t h e  p o p u latio n   i s   r ig h t   n o w   in   o r d er   to   m i m ic  th i s   s te p   in   R O A .   I n d i v id u a ls   m ak e  t in y   ad j u s t m e n t s   d ep en d in g   o n   s elf - r ef lectio n   a n d   ex p er ien ce .   T h is   m eth o d   r ef le cts  th o s e  ad j u s t m e n t s .   T h e  p u r p o s e  o f   th ese  li ttle  p o s itio n a l   s h i f t s ,   w h ic h   ar e   d eter m in ed   u s in g   ( 2 2 ) ,   is   t o   al lo w   th e  m e m b er s   to   m ak e  i n c r e m en ta l  i m p r o v e m en t s   to   th eir   s o lu tio n s .   D u e  to   th e  m in o r   n at u r e  o f   t h ese  m o d if icatio n s ,   th e  s ea r ch   is   co n s tr ain ed   to   li m ited   r eg io n s   o f   t h e  p r o b lem   s p ac e,   w h ic h   en h a n ce s   t h e  alg o r ith m 's  ca p ac it y   to   d is co v er   s u p er io r   s o lu tio n s   in   clo s e  p r o x i m it y   to   p r ev io u s l y   d is co v er ed   o n es.  Fo llo w i n g   t h e  m o r e  ex te n s i v e  in v es t ig at i o n   th at  ca m e  b ef o r e  it,  th e  ad j u s t m e n t  p r o ce d u r e  s ee k s   to   f i n e - t u n e  th e  s ea r ch   i n   o r d er   to   in cr ea s e  its   ac cu r ac y .   A cc o r d in g   to   ( 2 3 ) ,   th e  r ev i s e d   m e m b er   p o s itio n s   w i ll  o n l y   b e  ap p r o v ed   if   t h e y   lead   to   a  b etter   o b j ec tiv e  f u n ctio n   v al u e.   T h is   p r o ce d u r e  g u ar a n tees  t h at   th e  al g o r ith m   k ee p s   u s e f u l   m o d if icat io n s   a n d   d is ca r d s   th o s e  t h at  ar en ' t.     , 3 = { , + ( ,  − , ) ,          < , + ( , − ,  ) ,                                    ( 2 2 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.