論文の概要: Pedestrian Detection in Low-Light Conditions: A Comprehensive Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07801v1
- Date: Mon, 15 Jan 2024 16:13:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-17 16:37:36.460438
- Title: Pedestrian Detection in Low-Light Conditions: A Comprehensive Survey
- Title（参考訳）: 低照度環境における歩行者検出:包括的調査
- Authors: Bahareh Ghari, Ali Tourani, Asadollah Shahbahrami, and Georgi
Gaydadjiev
- Abstract要約: 歩行者検出は、コンピュータビジョン、監視、自動運転など、様々な領域において重要な問題である。
本研究の目的は,低照度環境を対象とする歩行者検出手法,ベースライン,データセットを包括的に調査することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.961140343595394
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Pedestrian detection remains a critical problem in various domains, such as
computer vision, surveillance, and autonomous driving. In particular, accurate
and instant detection of pedestrians in low-light conditions and reduced
visibility is of utmost importance for autonomous vehicles to prevent accidents
and save lives. This paper aims to comprehensively survey various pedestrian
detection approaches, baselines, and datasets that specifically target
low-light conditions. The survey discusses the challenges faced in detecting
pedestrians at night and explores state-of-the-art methodologies proposed in
recent years to address this issue. These methodologies encompass a diverse
range, including deep learning-based, feature-based, and hybrid approaches,
which have shown promising results in enhancing pedestrian detection
performance under challenging lighting conditions. Furthermore, the paper
highlights current research directions in the field and identifies potential
solutions that merit further investigation by researchers. By thoroughly
examining pedestrian detection techniques in low-light conditions, this survey
seeks to contribute to the advancement of safer and more reliable autonomous
driving systems and other applications related to pedestrian safety.
Accordingly, most of the current approaches in the field use deep
learning-based image fusion methodologies (i.e., early, halfway, and late
fusion) for accurate and reliable pedestrian detection. Moreover, the majority
of the works in the field (approximately 48%) have been evaluated on the KAIST
dataset, while the real-world video feeds recorded by authors have been used in
less than six percent of the works.
- Abstract（参考訳）: 歩行者検出はコンピュータビジョン、監視、自動運転など、様々な領域において重要な問題である。
特に、低照度での歩行者の正確な即時検出と視界の低下は、事故や命を救うために自動運転車にとって最も重要である。
本稿では, 歩行者検出手法, ベースライン, および低照度を対象とするデータセットを総合的に調査することを目的とする。
本調査は,夜間歩行者検出における課題を考察し,近年提案されている最新手法を考察する。
これらの方法論は、深層学習ベース、特徴ベース、ハイブリッドアプローチを含む多様な範囲を包含しており、困難な照明条件下での歩行者検出性能の向上に有望な結果を示している。
さらに,この分野における研究の方向性を浮き彫りにして,研究者によるさらなる調査に資する潜在的な解決策を明らかにした。
低照度環境での歩行者検出技術を徹底的に検討することにより、より安全で信頼性の高い自動運転システムや歩行者の安全に関するその他の応用の進歩に寄与することを目指す。
したがって、この分野の現在のアプローチのほとんどは、正確で信頼性の高い歩行者検出にディープラーニングベースの画像融合手法(早期、中期、後期融合)を使用している。
さらに、フィールド内のほとんどの作品(約48%)はKAISTデータセットで評価されており、著者が記録した実際のビデオフィードは、作品の6%未満で使用されている。
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