Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automatic Signboard Recognition in Low Quality Night Images

論文の概要: Automatic Signboard Recognition in Low Quality Night Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08941v1
Date: Thu, 17 Aug 2023 12:26:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-21 16:56:05.255153
Title: Automatic Signboard Recognition in Low Quality Night Images
Title（参考訳）: 低画質夜景画像における看板自動認識
Authors: Manas Kagde, Priyanka Choudhary, Rishi Joshi and Somnath Dey
Abstract要約: 本稿では,低照度,雑音,ぼかしで捉えた画像から交通信号を認識することの課題について述べる。提案手法は,Yolov4の低画質画像に対して,mAP@0.5で5.40%向上した。また、GTSDBデータセットでmAP@0.5の100%を達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6795461001108096
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: An essential requirement for driver assistance systems and autonomous driving technology is implementing a robust system for detecting and recognizing traffic signs. This system enables the vehicle to autonomously analyze the environment and make appropriate decisions regarding its movement, even when operating at higher frame rates. However, traffic sign images captured in inadequate lighting and adverse weather conditions are poorly visible, blurred, faded, and damaged. Consequently, the recognition of traffic signs in such circumstances becomes inherently difficult. This paper addressed the challenges of recognizing traffic signs from images captured in low light, noise, and blurriness. To achieve this goal, a two-step methodology has been employed. The first step involves enhancing traffic sign images by applying a modified MIRNet model and producing enhanced images. In the second step, the Yolov4 model recognizes the traffic signs in an unconstrained environment. The proposed method has achieved 5.40% increment in mAP@0.5 for low quality images on Yolov4. The overall mAP@0.5 of 96.75% has been achieved on the GTSRB dataset. It has also attained mAP@0.5 of 100% on the GTSDB dataset for the broad categories, comparable with the state-of-the-art work.
Abstract（参考訳）: 運転支援システムと自動運転技術の必須要件は、交通標識の検出と認識のためのロバストなシステムの実装である。このシステムにより、より高いフレームレートで動作しても、車両は自律的に環境を分析し、移動に関する適切な判断を行うことができる。しかし、不適切な照明や悪天候で撮影された交通標識画像は、視界が悪く、ぼやけ、消え、損傷している。そのため、このような状況下での交通標識の認識は本質的に困難となる。本稿では,低照度,雑音,ぼやけた画像から交通信号を認識することの課題について述べる。この目的を達成するために、2段階の方法論が採用されている。最初のステップは、修正されたMIRNetモデルを適用して、拡張された画像を生成することで、トラフィックサイン画像の強化である。 2番目のステップでは、Yolov4モデルは制約のない環境での交通標識を認識する。提案手法は,Yolov4の低画質画像に対して,mAP@0.5で5.40%向上した。全体のmAP@0.5の96.75%はGTSRBデータセットで達成されている。また、幅広いカテゴリのGTSDBデータセットでmAP@0.5を100%達成している。

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