論文の概要: Multi-Stream Attention Learning for Monocular Vehicle Velocity and
Inter-Vehicle Distance Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11608v1
- Date: Fri, 22 Oct 2021 06:14:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-25 14:30:50.981971
- Title: Multi-Stream Attention Learning for Monocular Vehicle Velocity and
Inter-Vehicle Distance Estimation
- Title(参考訳): 単車速と車間距離推定のためのマルチストリーム注意学習
- Authors: Kuan-Chih Huang, Yu-Kai Huang, Winston H. Hsu
- Abstract要約: 車両速度と車間距離の推定は、ADAS(Advanced driver-assistance system)と自律走行車にとって不可欠である。
近年の研究では、低コストの単眼カメラを用いて、車周りの環境をデータ駆動方式で知覚することに焦点を当てている。
MSANetは、例えば、共同走行速度と車間距離推定のための空間的特徴と文脈的特徴の異なる特徴を抽出するために提案されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 25.103483428654375
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Vehicle velocity and inter-vehicle distance estimation are essential for ADAS
(Advanced driver-assistance systems) and autonomous vehicles. To save the cost
of expensive ranging sensors, recent studies focus on using a low-cost
monocular camera to perceive the environment around the vehicle in a
data-driven fashion. Existing approaches treat each vehicle independently for
perception and cause inconsistent estimation. Furthermore, important
information like context and spatial relation in 2D object detection is often
neglected in the velocity estimation pipeline. In this paper, we explore the
relationship between vehicles of the same frame with a
global-relative-constraint (GLC) loss to encourage consistent estimation. A
novel multi-stream attention network (MSANet) is proposed to extract different
aspects of features, e.g., spatial and contextual features, for joint vehicle
velocity and inter-vehicle distance estimation. Experiments show the
effectiveness and robustness of our proposed approach. MSANet outperforms
state-of-the-art algorithms on both the KITTI dataset and TuSimple velocity
dataset.
- Abstract(参考訳): ada(advanced driver-assistance system)や自動運転車には、車速と車間距離推定が不可欠である。
高価なレンジセンサーのコストを抑えるため、最近の研究では、低コストの単眼カメラを使用して、データ駆動方式で車両周囲の環境を知覚することに焦点を当てている。
既存のアプローチでは、各車両を独立して認識し、一貫性のない推定を行う。
さらに, 2次元物体検出における文脈や空間関係などの重要な情報は, 速度推定パイプラインでは無視されることが多い。
本稿では,一貫した推定を促進するために,同一フレームの車両とグローバル相対制約(GLC)損失の関係を検討する。
新しいマルチストリームアテンションネットワーク(MSANet)が提案され、例えば、車間距離推定と車間距離推定のための空間的特徴と文脈的特徴の異なる特徴を抽出する。
提案手法の有効性と頑健性を示す実験を行った。
msanetはkittiデータセットとtusimple velocityデータセットの両方で最先端のアルゴリズムを上回る。
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