論文の概要: Blind-Spot Collision Detection System for Commercial Vehicles Using Multi Deep CNN Architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08224v2
• Date: Fri, 19 Aug 2022 09:46:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-22 17:30:39.132065
• Title: Blind-Spot Collision Detection System for Commercial Vehicles Using Multi Deep CNN Architecture
• Title（参考訳）: マルチディープcnnアーキテクチャを用いた商用車両のブラインドスポット衝突検出システム
• Authors: Muhammad Muzammel, Mohd Zuki Yusoff, Mohamad Naufal Mohamad Saad, Faryal Sheikh and Muhammad Ahsan Awais
• Abstract要約: 高レベル特徴記述子に基づく2つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、重車両の盲点衝突を検出するために提案される。 盲点車両検出のための高次特徴抽出のための2つの事前学習ネットワークを統合するために,融合手法を提案する。 機能の融合により、より高速なR-CNNの性能が大幅に向上し、既存の最先端手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.17499351967216337
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Buses and heavy vehicles have more blind spots compared to cars and other road vehicles due to their large sizes. Therefore, accidents caused by these heavy vehicles are more fatal and result in severe injuries to other road users. These possible blind-spot collisions can be identified early using vision-based object detection approaches. Yet, the existing state-of-the-art vision-based object detection models rely heavily on a single feature descriptor for making decisions. In this research, the design of two convolutional neural networks (CNNs) based on high-level feature descriptors and their integration with faster R-CNN is proposed to detect blind-spot collisions for heavy vehicles. Moreover, a fusion approach is proposed to integrate two pre-trained networks (i.e., Resnet 50 and Resnet 101) for extracting high level features for blind-spot vehicle detection. The fusion of features significantly improves the performance of faster R-CNN and outperformed the existing state-of-the-art methods. Both approaches are validated on a self-recorded blind-spot vehicle detection dataset for buses and an online LISA dataset for vehicle detection. For both proposed approaches, a false detection rate (FDR) of 3.05% and 3.49% are obtained for the self recorded dataset, making these approaches suitable for real time applications.
• Abstract（参考訳）: バスや大型車両は大型のため、車や他の道路車両に比べて盲点が多い。 そのため、重車両による事故は致命的であり、他の道路利用者に重傷を負わせている。 これらの盲点衝突は、視覚に基づく物体検出手法を用いて早期に特定できる。 しかし、既存の最先端のビジョンベースのオブジェクト検出モデルは、決定を行うための単一の機能記述子に大きく依存している。 本研究では、高レベル特徴記述子に基づく2つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の設計と、より高速なR-CNNとの統合を提案し、重車両の盲点衝突を検出する。 さらに,2つの事前訓練ネットワーク(Resnet 50とResnet 101)を統合して,盲点車両検出のための高レベル特徴を抽出する融合手法を提案する。 機能の融合により、より高速なR-CNNの性能が大幅に向上し、既存の最先端手法よりも優れていた。 どちらのアプローチも、バス用の自己記録された盲点車両検出データセットと、車両検出のためのオンラインlisaデータセットで検証される。 どちらのアプローチも、自己記録データセットに対して3.05%と3.49%の偽検出率(FDR)が得られ、これらのアプローチはリアルタイムアプリケーションに適している。

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