論文の概要: Road Surface Friction Estimation for Winter Conditions Utilising General Visual Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16578v1
- Date: Thu, 25 Apr 2024 12:46:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 13:40:12.234939
- Title: Road Surface Friction Estimation for Winter Conditions Utilising General Visual Features
- Title（参考訳）: 一般的な視覚的特徴を利用した冬条件の道路表面摩擦推定
- Authors: Risto Ojala, Eerik Alamikkotervo,
- Abstract要約: 本稿では,道路側カメラによる路面摩擦のコンピュータビジョンによる評価について検討する。
本稿では、事前学習された視覚変換器モデルと畳み込みブロックからなるハイブリッドディープラーニングアーキテクチャWCamNetを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4972323953932129
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In below freezing winter conditions, road surface friction can greatly vary based on the mixture of snow, ice, and water on the road. Friction between the road and vehicle tyres is a critical parameter defining vehicle dynamics, and therefore road surface friction information is essential to acquire for several intelligent transportation applications, such as safe control of automated vehicles or alerting drivers of slippery road conditions. This paper explores computer vision-based evaluation of road surface friction from roadside cameras. Previous studies have extensively investigated the application of convolutional neural networks for the task of evaluating the road surface condition from images. Here, we propose a hybrid deep learning architecture, WCamNet, consisting of a pretrained visual transformer model and convolutional blocks. The motivation of the architecture is to combine general visual features provided by the transformer model, as well as finetuned feature extraction properties of the convolutional blocks. To benchmark the approach, an extensive dataset was gathered from national Finnish road infrastructure network of roadside cameras and optical road surface friction sensors. Acquired results highlight that the proposed WCamNet outperforms previous approaches in the task of predicting the road surface friction from the roadside camera images.
- Abstract（参考訳）: 凍結した冬条件下では、道路上の雪、氷、水の混合によって道路表面の摩擦が大きく変化する。
道路と車両のタイヤ間の摩擦は車両の動力学を定義する重要なパラメータであり、道路表面摩擦情報は、自動車両の安全管理や、滑りやすい道路条件のドライバーの警告など、いくつかのインテリジェントな輸送用途において、取得に不可欠である。
本稿では,道路側カメラによる路面摩擦のコンピュータビジョンによる評価について検討する。
画像から路面状態を評価するための畳み込みニューラルネットワークの適用について,これまで広く研究されてきた。
本稿では、事前学習された視覚変換器モデルと畳み込みブロックからなるハイブリッドディープラーニングアーキテクチャWCamNetを提案する。
このアーキテクチャの動機は、変換器モデルによって提供される一般的な視覚的特徴と、畳み込みブロックの微細な特徴抽出特性を組み合わせることである。
このアプローチをベンチマークするために、フィンランドの道路インフラネットワークからロードサイドカメラと光路面摩擦センサーの広範なデータセットが集められた。
得られた結果から,提案したWCamNetは,道路側カメラ画像から路面摩擦を予測する作業において,従来の手法よりも優れていたことが示唆された。
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