Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Feature-based Approach for the Recognition of Image Quality Degradation in Automotive Applications

論文の概要: A Feature-based Approach for the Recognition of Image Quality Degradation in Automotive Applications

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07100v1
Date: Mon, 13 Mar 2023 13:40:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-14 15:00:33.761123
Title: A Feature-based Approach for the Recognition of Image Quality Degradation in Automotive Applications
Title（参考訳）: 自動車用画像品質劣化認識のための特徴量に基づくアプローチ
Authors: Florian Bauer
Abstract要約: 本稿では,自動車アプリケーションにおける画像品質の劣化を検知する特徴に基づくアルゴリズムを提案する。異なるデータセットを用いた実験により、このアルゴリズムはカメラレンズに付着した汚れを検知し、異なるタイプの画像劣化を分類できることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Cameras play a crucial role in modern driver assistance systems and are an essential part of the sensor technology for automated driving. The quality of images captured by in-vehicle cameras highly influences the performance of visual perception systems. This paper presents a feature-based algorithm to detect certain effects that can degrade image quality in automotive applications. The algorithm is based on an intelligent selection of significant features. Due to the small number of features, the algorithm performs well even with small data sets. Experiments with different data sets show that the algorithm can detect soiling adhering to camera lenses and classify different types of image degradation.
Abstract（参考訳）: カメラは現代の運転支援システムにおいて重要な役割を担い、自動運転のためのセンサー技術の重要な部分である。車載カメラで撮影される画像の品質は、視覚知覚システムの性能に大きく影響する。本稿では,自動車アプリケーションにおける画像品質の劣化を検知する特徴に基づくアルゴリズムを提案する。アルゴリズムは重要な特徴のインテリジェントな選択に基づいている。少数の特徴のため、このアルゴリズムは小さなデータセットでもうまく機能する。異なるデータセットを用いた実験により、このアルゴリズムはカメラレンズに付着した汚れを検出し、異なるタイプの画像劣化を分類することができる。

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