論文の概要: Road Curb Detection and Localization with Monocular Forward-view Vehicle Camera

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.12492v1
• Date: Fri, 28 Feb 2020 00:24:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 02:22:43.396939
• Title: Road Curb Detection and Localization with Monocular Forward-view Vehicle Camera
• Title（参考訳）: 単眼前方カメラによる道路カーブ検出と位置推定
• Authors: Stanislav Panev, Francisco Vicente, Fernando De la Torre and V\'eronique Prinet
• Abstract要約: 魚眼レンズを装着した校正単眼カメラを用いて3Dパラメータを推定するロバストな手法を提案する。 我々のアプローチでは、車両が90%以上の精度で、リアルタイムで距離を抑えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.45649274085447
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a robust method for estimating road curb 3D parameters (size, location, orientation) using a calibrated monocular camera equipped with a fisheye lens. Automatic curb detection and localization is particularly important in the context of Advanced Driver Assistance System (ADAS), i.e. to prevent possible collision and damage of the vehicle's bumper during perpendicular and diagonal parking maneuvers. Combining 3D geometric reasoning with advanced vision-based detection methods, our approach is able to estimate the vehicle to curb distance in real time with mean accuracy of more than 90%, as well as its orientation, height and depth. Our approach consists of two distinct components - curb detection in each individual video frame and temporal analysis. The first part comprises of sophisticated curb edges extraction and parametrized 3D curb template fitting. Using a few assumptions regarding the real world geometry, we can thus retrieve the curb's height and its relative position w.r.t. the moving vehicle on which the camera is mounted. Support Vector Machine (SVM) classifier fed with Histograms of Oriented Gradients (HOG) is used for appearance-based filtering out outliers. In the second part, the detected curb regions are tracked in the temporal domain, so as to perform a second pass of false positives rejection. We have validated our approach on a newly collected database of 11 videos under different conditions. We have used point-wise LIDAR measurements and manual exhaustive labels as a ground truth.
• Abstract（参考訳）: 魚眼レンズを備えた校正単眼カメラを用いて3Dパラメータ(サイズ,位置,方向)を推定するためのロバストな手法を提案する。 特にAdvanced Driver Assistance System (ADAS) の文脈では、垂直および斜め駐車時のバンパーの衝突や損傷を防止するために、自動停止検知と位置決めが特に重要である。 3次元幾何学的推論と高度な視覚に基づく検出手法を組み合わせることで、車両の向き、高さ、深さだけでなく、平均90%以上の精度でリアルタイムで距離を抑制することができる。 提案手法は,個々の映像フレームにおける抑制検出と時間解析の2つの異なる成分からなる。 第1部は、洗練された縁縁抽出とパラメタライズされた3D縁縁テンプレート嵌合からなる。 実世界の幾何学に関するいくつかの仮定を用いて、カメラが装着されている移動車両の縁の高さと相対位置を復元することができる。 配向勾配 (HOG) のヒストグラムを付与したSVM(Support Vector Machine)分類器は,外見に基づく外見に基づくフィルタリングに使用される。 第2部では、検出された縁石領域を時間領域に追跡し、偽陽性拒絶の第2パスを実行する。 我々は,異なる条件下で新たに収集した11本の動画データベースに対するアプローチを検証する。 我々は,実測値としてポイントワイドLIDAR測定と手動消耗ラベルを用いた。

関連論文リスト

• Decoupling the Curve Modeling and Pavement Regression for Lane Detection [67.22629246312283]
  曲線に基づく車線表現は多くの車線検出法で一般的な手法である。 本稿では,曲線モデルと地上高さ回帰という2つの部分に分解することで,車線検出タスクに対する新しいアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T11:24:14Z)
• An Efficient Wide-Range Pseudo-3D Vehicle Detection Using A Single Camera [10.573423265001706]
  本稿では,1台のカメラからの画像に基づく広帯域Pseudo-3D車両検出手法を提案する。 擬似3次元物体を検出するために,本モデルは特別に設計された検出ヘッドを採用する。 オブジェクトボックスとSPLを併用した共同制約損失はモデルトレーニング時に設計され、モデルの効率、安定性、予測精度が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-15T12:50:09Z)
• AdaptiveShape: Solving Shape Variability for 3D Object Detection with Geometry Aware Anchor Distributions [1.3807918535446089]
  点雲と画像を用いた3次元物体検出は、自律運転のような知覚タスクにおいて重要な役割を果たす。 現在の手法は、標準形状の車両の検出とポーズ推定に優れた性能を示すが、より複雑な形状に欠ける。 この研究は、そのようなクラスのパフォーマンスを改善し、測定するいくつかの新しい方法を紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-28T12:31:31Z)
• Satellite Image Based Cross-view Localization for Autonomous Vehicle [59.72040418584396]
  本稿では,市販の高精細衛星画像を使用可能な地図として利用することにより,良好な精度でクロスビュー車両のローカライゼーションを実現することができることを示す。 本手法はKITTIとFord Multi-AVの季節データセットを地上ビューとして,Google Mapsを衛星ビューとして検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-27T13:16:39Z)
• ONCE-3DLanes: Building Monocular 3D Lane Detection [41.46466150783367]
  OnCE-3DLanesは3次元空間にレーンレイアウトアノテーションを付加した実世界の自律走行データセットである。 点雲と画像ピクセルとの明確な関係を利用して、データセットのアノテーションパイプラインは、高品質な3Dレーンの位置を自動的に生成するように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-30T16:35:25Z)
• Multi-modal 3D Human Pose Estimation with 2D Weak Supervision in Autonomous Driving [74.74519047735916]
  自動運転車(AV)における3次元ポーズ推定(HPE)は,多くの要因において他のユースケースと異なる。 他のユースケース(仮想現実、ゲーム、アニメーションなど)のために収集されたデータは、AVアプリケーションには使用できない可能性がある。 本稿では,この問題をAV設定で緩和するための最初のアプローチの1つを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-22T18:57:16Z)
• Weakly Supervised Training of Monocular 3D Object Detectors Using Wide Baseline Multi-view Traffic Camera Data [19.63193201107591]
  交差点における車両の7DoF予測は,道路利用者間の潜在的な衝突を評価する上で重要な課題である。 交通監視カメラ用3次元物体検出装置の微調整を弱教師付きで行う手法を開発した。 提案手法は,自動運転車のデータセット上で最上位のモノクル3Dオブジェクト検出器と同等の精度で車両の7DoFの予測精度を推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-21T08:26:48Z)
• Monocular 3D Vehicle Detection Using Uncalibrated Traffic Cameras through Homography [12.062095895630563]
  本稿では,1台の交通カメラから3次元世界における車両の位置とポーズを抽出する手法を提案する。 道路平面と画像平面の相同性が3D車両の検出に不可欠であることを観察する。 本稿では,BEV画像の歪み検出精度を高めるためのtextittailedr-box と textitdual-view Network アーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-29T02:57:37Z)
• M3DSSD: Monocular 3D Single Stage Object Detector [82.25793227026443]
  特徴アライメントと非対称非局所的注意を有するモノクロ3次元単段物体検出器(M3DSSD)を提案する。 提案したM3DSSDは,KITTIデータセット上のモノラルな3Dオブジェクト検出手法よりも大幅に性能が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-24T13:09:11Z)
• PerMO: Perceiving More at Once from a Single Image for Autonomous Driving [76.35684439949094]
  単一画像から完全テクスチャ化された車両の3次元モデルを検出し,セグメント化し,再構成する新しい手法を提案する。 私たちのアプローチは、ディープラーニングの強みと従来のテクニックの優雅さを組み合わせています。 我々はこれらのアルゴリズムを自律運転システムに統合した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-16T05:02:45Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。