論文の概要: Video-based Traffic Light Recognition by Rockchip RV1126 for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23965v1
• Date: Mon, 31 Mar 2025 11:27:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 19:35:57.360223
• Title: Video-based Traffic Light Recognition by Rockchip RV1126 for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: Rockchip RV1126による自動運転のためのビデオベース交通光認識
• Authors: Miao Fan, Xuxu Kong, Shengtong Xu, Haoyi Xiong, Xiangzeng Liu,
• Abstract要約: リアルタイムの交通信号認識は、都市環境における自動運転の安全性とナビゲーションに不可欠である。 我々は、複数の連続するフレームを処理し、堅牢なトラフィック光検出と状態分類を実現する、ビデオベースの新しいエンドツーエンドニューラルネットワークであるtextitViTLRを提案する。 我々は、自走運転用HDマップを用いて、TextitViTLRをエゴレーン交通信号認識システムに統合することに成功している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.468567166834585
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Real-time traffic light recognition is fundamental for autonomous driving safety and navigation in urban environments. While existing approaches rely on single-frame analysis from onboard cameras, they struggle with complex scenarios involving occlusions and adverse lighting conditions. We present \textit{ViTLR}, a novel video-based end-to-end neural network that processes multiple consecutive frames to achieve robust traffic light detection and state classification. The architecture leverages a transformer-like design with convolutional self-attention modules, which is optimized specifically for deployment on the Rockchip RV1126 embedded platform. Extensive evaluations on two real-world datasets demonstrate that \textit{ViTLR} achieves state-of-the-art performance while maintaining real-time processing capabilities (>25 FPS) on RV1126's NPU. The system shows superior robustness across temporal stability, varying target distances, and challenging environmental conditions compared to existing single-frame approaches. We have successfully integrated \textit{ViTLR} into an ego-lane traffic light recognition system using HD maps for autonomous driving applications. The complete implementation, including source code and datasets, is made publicly available to facilitate further research in this domain.
• Abstract（参考訳）: リアルタイムの交通信号認識は、都市環境における自動運転の安全性とナビゲーションに不可欠である。 既存のアプローチでは、オンボードカメラからの単一フレーム分析に頼っているが、オクルージョンや不適切な照明条件を含む複雑なシナリオに悩まされている。 本稿では、複数の連続するフレームを処理し、ロバストなトラフィック光検出と状態分類を実現する、ビデオベースの新しいエンドツーエンドニューラルネットワークである‘textit{ViTLR} を提案する。 このアーキテクチャは、Rockchip RV1126組み込みプラットフォームへのデプロイに特化して最適化された、畳み込み型のセルフアテンションモジュールを備えたトランスフォーマーのような設計を採用している。 2つの実世界のデータセットに対する大規模な評価は、RV1126のNPU上でのリアルタイム処理能力(>25 FPS)を維持しながら、‘textit{ViTLR}’が最先端のパフォーマンスを達成することを示している。 このシステムは, 時間的安定性, 目標距離の変化, 既存の単一フレームアプローチと比較して環境条件の難しさに優れる。 我々は,自走運転用HDマップを用いたego-lane交通信号認識システムに \textit{ViTLR} を組み込んだ。 ソースコードやデータセットを含む完全な実装は、この領域のさらなる研究を促進するために公開されています。

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