論文の概要: A Hybrid Spatial-temporal Deep Learning Architecture for Lane Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04079v2
• Date: Thu, 14 Oct 2021 02:10:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-17 15:04:49.191354
• Title: A Hybrid Spatial-temporal Deep Learning Architecture for Lane Detection
• Title（参考訳）: レーン検出のためのハイブリッド時空間深層学習アーキテクチャ
• Authors: Yongqi Dong, Sandeep Patil, Bart van Arem, Haneen Farah
• Abstract要約: 本研究では,ハイブリッド型空間時空間シーケンス対1深層学習アーキテクチャを提案する。 提案モデルでは、挑戦的な運転シーンを効果的に処理し、最先端の手法よりも大きなマージンで性能を向上することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.653688760901944
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reliable and accurate lane detection is of vital importance for the safe performance of Lane Keeping Assistance and Lane Departure Warning systems. However, under certain challenging peculiar circumstances, it is difficult to get satisfactory performance in accurately detecting the lanes from one single image which is often the case in current literature. Since lane markings are continuous lines, the lanes that are difficult to be accurately detected in the single current image can potentially be better deduced if information from previous frames is incorporated. This study proposes a novel hybrid spatial-temporal sequence-to-one deep learning architecture making full use of the spatial-temporal information in multiple continuous image frames to detect lane markings in the very last current frame. Specifically, the hybrid model integrates the single image feature extraction module with the spatial convolutional neural network (SCNN) embedded for excavating spatial features and relationships in one single image, the spatial-temporal feature integration module with spatial-temporal recurrent neural network (ST-RNN), which can capture the spatial-temporal correlations and time dependencies among image sequences, and the encoder-decoder structure, which makes this image segmentation problem work in an end-to-end supervised learning format. Extensive experiments reveal that the proposed model can effectively handle challenging driving scenes and outperforms available state-of-the-art methods with a large margin.
• Abstract（参考訳）: 信頼性と正確な車線検出は、車線維持支援システムと車線分割警報システムの安全性能にとって極めて重要である。 しかし、特定の困難な特異な状況下では、現在の文献でよく見られる1枚の画像から正確に車線を検出できるような十分な性能を得ることは困難である。 レーンマーキングは連続線であるため、前のフレームからの情報が組み込まれた場合、単一の電流画像で正確に検出できないレーンをより正確に推定することができる。 本研究は,複数の連続画像フレームにおける空間時空間情報をフル活用して,最後の電流フレームにおけるレーンマーキングを検出するハイブリッド時空間シーケンス対1深層学習アーキテクチャを提案する。 Specifically, the hybrid model integrates the single image feature extraction module with the spatial convolutional neural network (SCNN) embedded for excavating spatial features and relationships in one single image, the spatial-temporal feature integration module with spatial-temporal recurrent neural network (ST-RNN), which can capture the spatial-temporal correlations and time dependencies among image sequences, and the encoder-decoder structure, which makes this image segmentation problem work in an end-to-end supervised learning format. 大規模な実験により,提案モデルでは,挑戦的な走行シーンを効果的に処理し,最先端の手法よりも広いマージンで性能を向上できることがわかった。

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