論文の概要: Low-light Pedestrian Detection in Visible and Infrared Image Feeds: Issues and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08557v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 15:52:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 23:41:13.004852
• Title: Low-light Pedestrian Detection in Visible and Infrared Image Feeds: Issues and Challenges
• Title（参考訳）: 可視・赤外線画像フィードにおける低照度歩行者検出:課題と課題
• Authors: Thangarajah Akilan, Hrishikesh Vachhani,
• Abstract要約: 本研究は, 低照度歩行者検出手法の最近の展開を概観する。 地域ベースから非地域ベース、グラフベースの学習方法論まで、様々なアルゴリズムを体系的に分類し分析する。 高度な歩行者検出アルゴリズムの研究と開発に使用できる重要なベンチマークデータセットを概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6565101124248502
• License:
• Abstract: Pedestrian detection has become a cornerstone for several high-level tasks, including autonomous driving, intelligent transportation, and traffic surveillance. There are several works focussed on pedestrian detection using visible images, mainly in the daytime. However, this task is very intriguing when the environmental conditions change to poor lighting or nighttime. Recently, new ideas have been spurred to use alternative sources, such as Far InfraRed (FIR) temperature sensor feeds for detecting pedestrians in low-light conditions. This study reviews recent developments in low-light pedestrian detection approaches. It systematically categorizes and analyses various algorithms from region-based to non-region-based and graph-based learning methodologies by highlighting their methodologies, implementation issues, and challenges. It also outlines the key benchmark datasets that can be used for research and development of advanced pedestrian detection algorithms, particularly in low-light situations.
• Abstract（参考訳）: 歩行者検出は、自動運転、インテリジェント交通、交通監視など、いくつかのハイレベルなタスクの基盤となっている。 昼間を中心に、目に見える画像を用いた歩行者検出に焦点を当てた作品がいくつかある。 しかし、環境条件が低照度や夜間に変化した場合、この課題は非常に興味深い。 近年では、Far InfraRed(FIR)温度センサーを低照度での歩行者検出に利用するための新たなアイデアが提案されている。 本研究は, 低照度歩行者検出手法の最近の展開を概観する。 地域ベースから非地域ベース、グラフベースの学習方法論を体系的に分類し、分析し、その方法論、実装問題、課題を強調する。 また、特に低照度の状況において、高度な歩行者検出アルゴリズムの研究と開発に使用できる重要なベンチマークデータセットについても概説している。

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