論文の概要: Computer Vision based Animal Collision Avoidance Framework for Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10878v1
• Date: Sun, 20 Dec 2020 09:51:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-01 04:42:02.066563
• Title: Computer Vision based Animal Collision Avoidance Framework for Autonomous Vehicles
• Title（参考訳）: コンピュータビジョンによる自動運転車の動物衝突回避フレームワーク
• Authors: Savyasachi Gupta, Dhananjai Chand, and Ilaiah Kavati
• Abstract要約: 動物はインドの道路でよく目撃されており、毎年自動車と自動車の事故が多発している。 これにより、このような事故の防止を支援するドライバーレス車両支援システムの開発が不可欠となる。 高速道路での動物検出の効率的なアプローチを開発することにより、車両と動物との衝突を回避するためのフレームワークを提案します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Animals have been a common sighting on roads in India which leads to several accidents between them and vehicles every year. This makes it vital to develop a support system for driverless vehicles that assists in preventing these forms of accidents. In this paper, we propose a neoteric framework for avoiding vehicle-to-animal collisions by developing an efficient approach for the detection of animals on highways using deep learning and computer vision techniques on dashcam video. Our approach leverages the Mask R-CNN model for detecting and identifying various commonly found animals. Then, we perform lane detection to deduce whether a detected animal is on the vehicle's lane or not and track its location and direction of movement using a centroid based object tracking algorithm. This approach ensures that the framework is effective at determining whether an animal is obstructing the path or not of an autonomous vehicle in addition to predicting its movement and giving feedback accordingly. This system was tested under various lighting and weather conditions and was observed to perform relatively well, which leads the way for prominent driverless vehicle's support systems for avoiding vehicular collisions with animals on Indian roads in real-time.
• Abstract（参考訳）: 動物はインドの道路でよく目撃されており、毎年自動車と自動車の事故が多発している。 これにより、このような事故の防止を支援するドライバーレス車両支援システムの開発が不可欠となる。 本稿では,ダシュカムビデオ上での深層学習とコンピュータビジョン技術を用いて,高速道路上での動物検出のための効率的なアプローチを開発することにより,車両と動物との衝突を避ける新奇な枠組みを提案する。 本手法では,マスクr-cnnモデルを用いて各種動物を検出・同定する。 そして車線検出を行い、検出された動物が車線上にあるか否かを推定し、遠心性物体追跡アルゴリズムを用いてその位置と移動方向を追跡する。 このアプローチは、動物が自律走行車の経路を妨害しているかどうかを判断し、その動きを予測し、それに応じてフィードバックを与えるのに効果的であることを保証する。 このシステムは様々な照明や気象条件下でテストされ、比較的良好な性能を示すことが観測され、インドの道路で動物と車両の衝突をリアルタイムに回避するための、著名な無人車のサポートシステムへと繋がった。

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