論文の概要: Parking Spot Classification based on surround view camera system
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12997v1
- Date: Thu, 5 Oct 2023 07:15:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-29 16:23:16.336488
- Title: Parking Spot Classification based on surround view camera system
- Title（参考訳）: サラウンドビューカメラシステムに基づく駐車スポット分類
- Authors: Andy Xiao, Deep Doshi, Lihao Wang, Harsha Gorantla, Thomas Heitzmann,
and Peter Groth
- Abstract要約: 本研究では、サラウンドビューカメラシステムに基づく駐車場の分類に取り組む。
対象検出ニューラルネットワーク YOLOv4 を新しいポリゴン境界ボックスモデルで適用する。
その結果, 提案手法は, 通常の, 電気自動車, およびハンディキャップ駐車場の区別に有効であることが証明された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1984905847118061
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Surround-view fisheye cameras are commonly used for near-field sensing in
automated driving scenarios, including urban driving and auto valet parking.
Four fisheye cameras, one on each side, are sufficient to cover 360{\deg}
around the vehicle capturing the entire near-field region. Based on surround
view cameras, there has been much research on parking slot detection with main
focus on the occupancy status in recent years, but little work on whether the
free slot is compatible with the mission of the ego vehicle or not. For
instance, some spots are handicap or electric vehicles accessible only. In this
paper, we tackle parking spot classification based on the surround view camera
system. We adapt the object detection neural network YOLOv4 with a novel
polygon bounding box model that is well-suited for various shaped parking
spaces, such as slanted parking slots. To the best of our knowledge, we present
the first detailed study on parking spot detection and classification on
fisheye cameras for auto valet parking scenarios. The results prove that our
proposed classification approach is effective to distinguish between regular,
electric vehicle, and handicap parking spots.
- Abstract（参考訳）: サラウンドビュー・フィッシュアイカメラは、都市運転やオートバレット駐車など、自動走行シナリオの近距離センシングに一般的に使用されている。
両側に1つずつの4つの魚眼カメラは、近距離領域全体を捉えるために360{\deg}をカバーするのに十分である。
近年,サラウンドビューカメラをベースとした駐車スロット検出に関する研究が盛んに行われているが,フリースロットがエゴ車両のミッションと互換性があるかどうかについては,ほとんど検討されていない。
例えば、一部のスポットはハンディキャップまたは電気自動車でしかアクセスできない。
本稿では,サラウンドビューカメラシステムに基づくパーキングスポット分類について検討する。
我々は,物体検出ニューラルネットワークYOLOv4を,傾斜駐車スロットなどの様々な形状の駐車スペースに適した,新しいポリゴンバウンディングボックスモデルで適応する。
我々の知る限り、自動駐車シナリオのための魚眼カメラによる駐車場所の検出と分類に関する最初の詳細な研究について述べる。
その結果, 提案手法は, 通常の, 電気自動車, およびハンディキャップ駐車場の区別に有効であることが証明された。
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