論文の概要: DualCam: A Novel Benchmark Dataset for Fine-grained Real-time Traffic Light Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01357v1
• Date: Sat, 3 Sep 2022 08:02:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-07 13:02:08.596999
• Title: DualCam: A Novel Benchmark Dataset for Fine-grained Real-time Traffic Light Detection
• Title（参考訳）: dualcam: きめ細かなリアルタイム交通光検出のための新しいベンチマークデータセット
• Authors: Harindu Jayarathne, Tharindu Samarakoon, Hasara Koralege, Asitha Divisekara, Ranga Rodrigo and Peshala Jayasekara
• Abstract要約: 本稿では,狭角カメラと広角カメラの同期を用いた新しいベンチマーク・トラヒック・ライト・データセットを提案する。 データセットには1920$times$1080の解像度の画像が含まれ、10の異なるクラスをカバーする。 その結果,従来の1台のカメラフレームを用いた場合と比較して,速度と精度のバランスがとれることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7130302992490973
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traffic light detection is essential for self-driving cars to navigate safely in urban areas. Publicly available traffic light datasets are inadequate for the development of algorithms for detecting distant traffic lights that provide important navigation information. We introduce a novel benchmark traffic light dataset captured using a synchronized pair of narrow-angle and wide-angle cameras covering urban and semi-urban roads. We provide 1032 images for training and 813 synchronized image pairs for testing. Additionally, we provide synchronized video pairs for qualitative analysis. The dataset includes images of resolution 1920$\times$1080 covering 10 different classes. Furthermore, we propose a post-processing algorithm for combining outputs from the two cameras. Results show that our technique can strike a balance between speed and accuracy, compared to the conventional approach of using a single camera frame.
• Abstract（参考訳）: 交通信号検出は、自動運転車が都市部を安全に移動するために不可欠である。 公に利用可能な交通灯データセットは、重要なナビゲーション情報を提供する遠方の交通灯を検出するアルゴリズムの開発には不十分である。 本研究では,都市道路と半都市道路をカバーする一対の狭角・広角カメラを用いた,新しいベンチマークトラヒックライトデータセットを提案する。 トレーニング用の1032イメージとテスト用の813の同期イメージペアを提供する。 さらに,定性解析のための同期ビデオペアも提供する。 データセットには1920$\times$1080の解像度の画像が含まれ、10の異なるクラスをカバーする。 さらに,2台のカメラからの出力を合成する後処理アルゴリズムを提案する。 その結果,従来の1つのカメラフレームを用いた手法に比べ,速度と精度のバランスをとることができた。

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