論文の概要: Hyperspectral Sensors and Autonomous Driving: Technologies, Limitations, and Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19905v1
- Date: Wed, 27 Aug 2025 14:09:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.657754
- Title: Hyperspectral Sensors and Autonomous Driving: Technologies, Limitations, and Opportunities
- Title（参考訳）: ハイパースペクトルセンサと自律運転:技術・限界・機会
- Authors: Imad Ali Shah, Jiarong Li, Roshan George, Tim Brophy, Enda Ward, Martin Glavin, Edward Jones, Brian Deegan,
- Abstract要約: ハイパースペクトルイメージング(HSI)は、Advanced Driver Assistance Systems(ADAS)およびAutonomous driving(AD)アプリケーションにトランスフォーメーション・センシング・モダリティを提供する。
本稿では,現行のHSI技術の強度,限界,適合性について検討し,自動車用HSIの総合的なレビューを行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1254189095228497
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hyperspectral imaging (HSI) offers a transformative sensing modality for Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) and autonomous driving (AD) applications, enabling material-level scene understanding through fine spectral resolution beyond the capabilities of traditional RGB imaging. This paper presents the first comprehensive review of HSI for automotive applications, examining the strengths, limitations, and suitability of current HSI technologies in the context of ADAS/AD. In addition to this qualitative review, we analyze 216 commercially available HSI and multispectral imaging cameras, benchmarking them against key automotive criteria: frame rate, spatial resolution, spectral dimensionality, and compliance with AEC-Q100 temperature standards. Our analysis reveals a significant gap between HSI's demonstrated research potential and its commercial readiness. Only four cameras meet the defined performance thresholds, and none comply with AEC-Q100 requirements. In addition, the paper reviews recent HSI datasets and applications, including semantic segmentation for road surface classification, pedestrian separability, and adverse weather perception. Our review shows that current HSI datasets are limited in terms of scale, spectral consistency, the number of spectral channels, and environmental diversity, posing challenges for the development of perception algorithms and the adequate validation of HSI's true potential in ADAS/AD applications. This review paper establishes the current state of HSI in automotive contexts as of 2025 and outlines key research directions toward practical integration of spectral imaging in ADAS and autonomous systems.
- Abstract（参考訳）: ハイパースペクトルイメージング(HSI)は、Advanced Driver Assistance Systems(ADAS)と自律運転(AD)アプリケーションに対して、従来のRGBイメージングの能力を超えた、微細なスペクトル分解による物質レベルのシーン理解を可能にするトランスフォーメーション・モダリティを提供する。
本稿では、自動車用HSIの総合的なレビューを行い、ADAS/ADの文脈における現在のHSI技術の強度、限界、適合性について考察する。
この定性的レビューに加えて、市販の216個のHSIおよびマルチスペクトルイメージングカメラを分析し、フレームレート、空間分解能、スペクトル次元、AEC-Q100温度標準に準拠した主要な自動車基準と比較した。
分析の結果,HSIの実証研究の可能性と商業的準備性の間に大きなギャップがあることが判明した。
4台のカメラのみが所定の性能基準を満たしており、AEC-Q100の要件を満たしていない。
さらに,道路表面分類のセマンティックセグメンテーション,歩行者分離性,悪天候認識など,最近のHSIデータセットと応用についてレビューした。
本総説では,現在のHSIデータセットは,スケール,スペクトル一貫性,スペクトルチャネル数,環境多様性の面で制限されており,認識アルゴリズムの開発やADAS/AD応用におけるHSIの真の可能性の適切な検証に課題を呈している。
本稿では,2025年時点での自動車環境におけるHSIの現状を明らかにし,ADASと自律システムにおけるスペクトルイメージングの実践的統合に向けた重要な研究の方向性を概説する。
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