論文の概要: Streaming Object Detection on Fisheye Cameras for Automatic Parking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14713v2
- Date: Tue, 29 Aug 2023 01:10:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-30 18:19:47.314193
- Title: Streaming Object Detection on Fisheye Cameras for Automatic Parking
- Title（参考訳）: 自動駐車のための魚眼カメラのストリーミング物体検出
- Authors: Yixiong Yan, Liangzhu Cheng, Yongxu Li, Xinjuan Tuo
- Abstract要約: 本稿では,未来を予測し,時間ラグ問題を緩和するデュアルフロー認識モジュールを備えたリアルタイム検出フレームワークを提案する。
標準バウンディングボックスは、魚眼カメラの強い半径歪みのため、魚眼カメラ画像の物体には適さない。
本稿では,物体の簡易かつ高精度な表現法であるボックスの角度を回帰する新しい周期的角度損失関数を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Fisheye cameras are widely employed in automatic parking, and the video
stream object detection (VSOD) of the fisheye camera is a fundamental
perception function to ensure the safe operation of vehicles. In past research
work, the difference between the output of the deep learning model and the
actual situation at the current moment due to the existence of delay of the
perception system is generally ignored. But the environment will inevitably
change within the delay time which may cause a potential safety hazard. In this
paper, we propose a real-time detection framework equipped with a dual-flow
perception module (dynamic and static flows) that can predict the future and
alleviate the time-lag problem. Meanwhile, we use a new scheme to evaluate
latency and accuracy. The standard bounding box is unsuitable for the object in
fisheye camera images due to the strong radial distortion of the fisheye camera
and the primary detection objects of parking perception are vehicles and
pedestrians, so we adopt the rotate bounding box and propose a new periodic
angle loss function to regress the angle of the box, which is the simple and
accurate representation method of objects. The instance segmentation ground
truth is used to supervise the training. Experiments demonstrate the
effectiveness of our approach. Code is released at:
https://gitee.com/hiyanyx/fisheye-streaming-perception.
- Abstract（参考訳）: 魚眼カメラは自動駐車に広く採用されており、魚眼カメラの映像ストリームオブジェクト検出(VSOD)は車両の安全な運転を保証するための基本的な認識機能である。
過去の研究では、ディープラーニングモデルの出力と、知覚系の遅延の存在による現在の状況との差は一般的に無視されている。
しかし、環境は遅延時間内に必然的に変化し、潜在的な安全リスクを引き起こす可能性がある。
本稿では,未来を予測し,タイムラグ問題を緩和できるデュアルフロー知覚モジュール(ダイナミックフローと静的フロー)を備えたリアルタイム検出フレームワークを提案する。
一方,レイテンシと精度を評価するため,新しい手法を用いる。
魚眼カメラの強い放射歪による魚眼カメラ画像の物体には不向きであり、パーキング知覚の一次検出対象は車と歩行者であり、回転境界ボックスを採用し、簡易かつ正確な対象の表現法である箱の角度を後退させる新たな周期角損失関数を提案する。
インスタンスセグメンテーション基底真理は、トレーニングを監督するために使用される。
実験は我々のアプローチの有効性を示す。
コードは、https://gitee.com/hiyanyx/fisheye-streaming-perceptionでリリースされる。
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