論文の概要: Exploring Fully Convolutional Networks for the Segmentation of Hyperspectral Imaging Applied to Advanced Driver Assistance Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03982v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 08:58:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:42:55.005885
• Title: Exploring Fully Convolutional Networks for the Segmentation of Hyperspectral Imaging Applied to Advanced Driver Assistance Systems
• Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像分割のための完全畳み込みネットワークの先進運転支援システムへの適用
• Authors: Jon Gutiérrez-Zaballa, Koldo Basterretxea, Javier Echanobe, M. Victoria Martínez, Inés del Campo,
• Abstract要約: 高度運転支援システム(ADAS)におけるハイパースペクトルイメージング(HSI)の利用について検討する。 本稿では,完全な畳み込みネットワーク(FCN)をADAS用HSIの画像セグメント化に適用した実験結果について述べる。 我々はHSI-Drive v1.1データセットを使用し、実際の運転条件で記録されたラベル付き画像のセットを、小型のNIR-HSIカメラで提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8874331450711404
• License:
• Abstract: Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) are designed with the main purpose of increasing the safety and comfort of vehicle occupants. Most of current computer vision-based ADAS perform detection and tracking tasks quite successfully under regular conditions, but are not completely reliable, particularly under adverse weather and changing lighting conditions, neither in complex situations with many overlapping objects. In this work we explore the use of hyperspectral imaging (HSI) in ADAS on the assumption that the distinct near infrared (NIR) spectral reflectances of different materials can help to better separate the objects in a driving scene. In particular, this paper describes some experimental results of the application of fully convolutional networks (FCN) to the image segmentation of HSI for ADAS applications. More specifically, our aim is to investigate to what extent the spatial features codified by convolutional filters can be helpful to improve the performance of HSI segmentation systems. With that aim, we use the HSI-Drive v1.1 dataset, which provides a set of labelled images recorded in real driving conditions with a small-size snapshot NIR-HSI camera. Finally, we analyze the implementability of such a HSI segmentation system by prototyping the developed FCN model together with the necessary hyperspectral cube preprocessing stage and characterizing its performance on an MPSoC.
• Abstract（参考訳）: Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) は、乗務員の安全と快適性を高めるために設計された。 現在のコンピュータビジョンベースのADASのほとんどは、通常の条件下ではかなりうまく検出および追跡タスクを実行するが、特に悪天候や照明条件の変化の下では、多くの重なり合うオブジェクトを持つ複雑な状況では、完全には信頼できない。 本研究では、異なる材料の異なる近赤外(NIR)スペクトル反射が、運転シーンにおける物体のより良い分離に役立つという仮定に基づいて、ADASにおけるハイパースペクトルイメージング(HSI)の使用について検討する。 本稿では,完全畳み込みネットワーク(FCN)をADAS用HSIの画像セグメント化に適用した実験結果について述べる。 具体的には、畳み込みフィルタ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向上にどの程度役立つかを検討することを目的とする。 この目的により、実運転環境で記録されたラベル付き画像のセットを、小型のNIR-HSIカメラで提供するHSI-Drive v1.1データセットを使用する。 最後に,超スペクトル立方体前処理段階と共に開発したFCNモデルをプロトタイピングし,MPSoC上での性能を特徴付けることにより,そのようなHSIセグメント化システムの実現可能性を分析する。

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