論文の概要: On-chip Hyperspectral Image Segmentation with Fully Convolutional Networks for Scene Understanding in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19274v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 17:10:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:22:58.753590
• Title: On-chip Hyperspectral Image Segmentation with Fully Convolutional Networks for Scene Understanding in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自律走行におけるシーン理解のための完全畳み込みネットワークを用いたオンチップハイパースペクトル画像分割
• Authors: Jon Gutiérrez-Zaballa, Koldo Basterretxea, Javier Echanobe, M. Victoria Martínez, Unai Martínez-Corral, Óscar Mata Carballeira, Inés del Campo,
• Abstract要約: 可視スペクトルを超えた運転シーンにおける異なる物体のスペクトル反射は、追加情報を与えることができる。 本研究では、高度運転支援システム(ADAS)におけるスナップショット、ビデオレートハイパースペクトルイメージング(HSI)カメラの利用について検討する。 標準の完全畳み込みネットワーク(FCN)モデルによって符号化された空間的特徴が,HSIセグメンテーションシステムの性能をどの程度向上させるかを分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.696186398088554
• License:
• Abstract: Most of current computer vision-based advanced driver assistance systems (ADAS) perform detection and tracking of objects quite successfully under regular conditions. However, under adverse weather and changing lighting conditions, and in complex situations with many overlapping objects, these systems are not completely reliable. The spectral reflectance of the different objects in a driving scene beyond the visible spectrum can offer additional information to increase the reliability of these systems, especially under challenging driving conditions. Furthermore, this information may be significant enough to develop vision systems that allow for a better understanding and interpretation of the whole driving scene. In this work we explore the use of snapshot, video-rate hyperspectral imaging (HSI) cameras in ADAS on the assumption that the near infrared (NIR) spectral reflectance of different materials can help to better segment the objects in real driving scenarios. To do this, we have used the HSI-Drive 1.1 dataset to perform various experiments on spectral classification algorithms. However, the information retrieval of hyperspectral recordings in natural outdoor scenarios is challenging, mainly because of deficient colour constancy and other inherent shortcomings of current snapshot HSI technology, which poses some limitations to the development of pure spectral classifiers. In consequence, in this work we analyze to what extent the spatial features codified by standard, tiny fully convolutional network (FCN) models can improve the performance of HSI segmentation systems for ADAS applications. The abstract above is truncated due to submission limits. For the full abstract, please refer to the published article.
• Abstract（参考訳）: 現在のコンピュータビジョンベースの先進運転支援システム (ADAS) の多くは、通常の条件下でのオブジェクトの検出と追跡を成功裏に行う。 しかし、悪天候や照明条件の変化や、重なり合う物体が多い複雑な状況下では、これらのシステムは、完全には信頼できない。 可視スペクトルを超えた運転シーンにおける異なる物体のスペクトル反射は、特に困難な運転条件下で、これらのシステムの信頼性を高めるための追加情報を与えることができる。 さらに、この情報は、運転シーン全体の理解と解釈をより良くするための視覚システムを開発するのに十分重要であるかもしれない。 本研究では, 近赤外(NIR)スペクトル反射が実際の運転シナリオにおける物体の分割に有効であることを前提として, ADASにおけるスナップショット, ビデオレートハイパースペクトルイメージング(HSI)カメラの利用について検討する。 そこで我々は,HSI-Drive 1.1データセットを用いて,スペクトル分類アルゴリズムの様々な実験を行った。 しかし、自然の屋外シナリオにおけるハイパースペクトル記録の情報検索は、主に、純スペクトル分類器の開発にいくつかの制限をもたらす、現在のスナップショットHSI技術の欠点やその他の固有の欠点のために困難である。 そこで本研究では,標準の完全畳み込みネットワーク(FCN)モデルによって符号化された空間的特徴が,ADASアプリケーションのためのHSIセグメンテーションシステムの性能をどの程度向上させるかを分析する。 上述の要約は、提出制限のため取り消される。 完全な要約については、公開記事を参照のこと。

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