論文の概要: PeSOTIF: a Challenging Visual Dataset for Perception SOTIF Problems in Long-tail Traffic Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03402v1
• Date: Mon, 7 Nov 2022 10:07:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 17:29:37.295927
• Title: PeSOTIF: a Challenging Visual Dataset for Perception SOTIF Problems in Long-tail Traffic Scenarios
• Title（参考訳）: PeSOTIF: 長距離交通シナリオにおけるSOTIF問題認識用ビジュアルデータセット
• Authors: Liang Peng, Jun Li, Wenbo Shao, and Hong Wang
• Abstract要約: 本稿では,複数の資源から収集した長距離交通シナリオの高品質なデータセットを提供する。 確率的オブジェクト検出(POD)の開発を考えると、このデータセットは、シナリオ内のSOTIF問題をキーオブジェクトとして認識する原因となるかもしれないトリガー源を示す。 本稿では、このデータセットをSOTIF研究に活用する方法を示すために、SOTIFエントロピーの知覚を定量化し、シナリオが未知であり、認識システムに安全でないかどうかを確認する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.17821905210185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Perception algorithms in autonomous driving systems confront great challenges in long-tail traffic scenarios, where the problems of Safety of the Intended Functionality (SOTIF) could be triggered by the algorithm performance insufficiencies and dynamic operational environment. However, such scenarios are not systematically included in current open-source datasets, and this paper fills the gap accordingly. Based on the analysis and enumeration of trigger conditions, a high-quality diverse dataset is released, including various long-tail traffic scenarios collected from multiple resources. Considering the development of probabilistic object detection (POD), this dataset marks trigger sources that may cause perception SOTIF problems in the scenarios as key objects. In addition, an evaluation protocol is suggested to verify the effectiveness of POD algorithms in identifying the key objects via uncertainty. The dataset never stops expanding, and the first batch of open-source data includes 1126 frames with an average of 2.27 key objects and 2.47 normal objects in each frame. To demonstrate how to use this dataset for SOTIF research, this paper further quantifies the perception SOTIF entropy to confirm whether a scenario is unknown and unsafe for a perception system. The experimental results show that the quantified entropy can effectively and efficiently reflect the failure of the perception algorithm.
• Abstract（参考訳）: 自律運転システムにおける認識アルゴリズムは、アルゴリズム性能の欠如と動的運用環境によってSOTIF(Safety of the Intended Functionality)の問題が引き起こされるような、長距離交通シナリオにおいて大きな課題に直面している。 しかし、このようなシナリオは現在のオープンソースデータセットには体系的に含まれておらず、そのギャップを埋める。 トリガ条件の分析と列挙に基づいて、複数のリソースから収集された様々なロングテールトラフィックシナリオを含む高品質な多様なデータセットがリリースされる。 確率的オブジェクト検出(POD)の開発を考えると、このデータセットは、シナリオ内のSOTIF問題をキーオブジェクトとして知覚する引き金源をマークする。 さらに,不確実性による鍵オブジェクトの識別におけるPODアルゴリズムの有効性を検証するための評価プロトコルを提案する。 データセットは拡張を停止せず、最初のオープンソースデータは、平均2.27のキーオブジェクトと2.47のノーマルオブジェクトを持つ1126のフレームを含む。 本稿では、このデータセットをSOTIF研究に活用する方法を示すために、SOTIFエントロピーの知覚を定量化し、シナリオが未知であり、認識システムに安全でないかどうかを確認する。 実験の結果,定量化エントロピーは知覚アルゴリズムの故障を効果的かつ効率的に反映できることがわかった。

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