論文の概要: Real-Time Environment Condition Classification for Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19305v1
• Date: Wed, 29 May 2024 17:29:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 16:02:26.448304
• Title: Real-Time Environment Condition Classification for Autonomous Vehicles
• Title（参考訳）: 自動車のリアルタイム環境条件分類
• Authors: Marco Introvigne, Andrea Ramazzina, Stefanie Walz, Dominik Scheuble, Mario Bijelic,
• Abstract要約: 我々は、屋外の天気と危険な道路状況を特定するために、ディープラーニングモデルを訓練する。 我々は、最先端の悪天候データセットに改良された分類とラベル階層を導入することで、これを実現する。 我々は、単一のRGBフレームから環境条件を分類するためのディープラーニングモデルであるRECNetを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8514288339458718
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current autonomous driving technologies are being rolled out in geo-fenced areas with well-defined operation conditions such as time of operation, area, weather conditions and road conditions. In this way, challenging conditions as adverse weather, slippery road or densely-populated city centers can be excluded. In order to lift the geo-fenced restriction and allow a more dynamic availability of autonomous driving functions, it is necessary for the vehicle to autonomously perform an environment condition assessment in real time to identify when the system cannot operate safely and either stop operation or require the resting passenger to take control. In particular, adverse-weather challenges are a fundamental limitation as sensor performance degenerates quickly, prohibiting the use of sensors such as cameras to locate and monitor road signs, pedestrians or other vehicles. To address this issue, we train a deep learning model to identify outdoor weather and dangerous road conditions, enabling a quick reaction to new situations and environments. We achieve this by introducing an improved taxonomy and label hierarchy for a state-of-the-art adverse-weather dataset, relabelling it with a novel semi-automated labeling pipeline. Using the novel proposed dataset and hierarchy, we train RECNet, a deep learning model for the classification of environment conditions from a single RGB frame. We outperform baseline models by relative 16% in F1- Score, while maintaining a real-time capable performance of 20 Hz.
• Abstract（参考訳）: 現在の自動運転技術は、運行時間、地域、気象条件、道路条件など、明確に定義された運転条件を持つジオフェンスエリアで展開されている。 このように、悪天候、滑りやすい道路、人口密集した都市の中心といった厳しい条件を排除できる。 ジオフェンス制限を解除し、自律運転機能のよりダイナミックな利用を可能にするためには、システムが安全に動作できないか、運転を停止するか、または乗客の制御を必要とするかを、車両がリアルタイムに環境条件評価を行う必要がある。 特に悪天候の課題は、センサーの性能が急速に低下し、道路標識や歩行者、その他の車両の位置や監視にカメラのようなセンサーを使用することが禁止されるため、基本的な制限である。 この問題に対処するために、我々は、屋外の天気と危険な道路状況を特定するためのディープラーニングモデルを訓練し、新しい状況や環境への迅速な反応を可能にする。 我々は、最先端の悪天候データセットに改良された分類とラベル階層を導入し、それを新しい半自動ラベリングパイプラインで再現することで実現した。 提案したデータセットと階層構造を用いて,単一のRGBフレームから環境条件を分類するディープラーニングモデルであるRECNetを訓練する。 F1-Scoreでは,20Hzのリアルタイム能動性能を維持しながら,ベースラインモデルを比較的16%上回った。

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