論文の概要: A Cost-Effective and Climate-Resilient Air Pressure System for Rain Effect Reduction on Automated Vehicle Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.17472v1
• Date: Thu, 19 Feb 2026 15:37:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.574654
• Title: A Cost-Effective and Climate-Resilient Air Pressure System for Rain Effect Reduction on Automated Vehicle Cameras
• Title（参考訳）: 自動車両用カメラの降雨効果低減のためのコスト効果・耐気候性空気圧システム
• Authors: Mohamed Sabry, Joseba Gorospe, Cristina Olaverri-Monreal,
• Abstract要約: 本稿では,複数台のカメラに同時に対応して設計した降雨条件に対する費用対効果のハードウェアソリューションを提案する。 既存のカメラベースのセンシングプラットフォームとの互換性を実現することで、システムは、低コストのセンサーやハードウェアの交換を必要とせずに、自動車両の運転信頼性を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24998872534482344
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in automated vehicles have focused on improving perception performance under adverse weather conditions; however, research on physical hardware solutions remains limited, despite their importance for perception critical applications such as vehicle platooning. Existing approaches, such as hydrophilic or hydrophobic lenses and sprays, provide only partial mitigation, while industrial protection systems imply high cost and they do not enable scalability for automotive deployment. To address these limitations, this paper presents a cost-effective hardware solution for rainy conditions, designed to be compatible with multiple cameras simultaneously. Beyond its technical contribution, the proposed solution supports sustainability goals in transportation systems. By enabling compatibility with existing camera-based sensing platforms, the system extends the operational reliability of automated vehicles without requiring additional high-cost sensors or hardware replacements. This approach reduces resource consumption, supports modular upgrades, and promotes more cost-efficient deployment of automated vehicle technologies, particularly in challenging weather conditions where system failures would otherwise lead to inefficiencies and increased emissions. The proposed system was able to increase pedestrian detection accuracy of a Deep Learning model from 8.3% to 41.6%.
• Abstract（参考訳）: 自動車の最近の進歩は、悪天候下での認識性能の向上に焦点が当てられているが、物理ハードウェアソリューションの研究は、車両小隊のような知覚クリティカルな応用において重要であるにもかかわらず、依然として限られている。 親水性レンズや疎水性スプレーのような既存のアプローチは部分的な緩和しか提供しないが、産業用保護システムは高価であり、自動車の展開にはスケーラビリティが欠如している。 これらの制約に対処するため,複数台のカメラに同時に対応可能な降雨条件に対するコスト効率の高いハードウェアソリューションを提案する。 技術的貢献の他に、提案されたソリューションは、輸送システムにおける持続可能性の目標をサポートする。 既存のカメラベースのセンシングプラットフォームとの互換性を実現することで、このシステムは、低コストのセンサーやハードウェアの交換を必要とせずに、自動車両の運転信頼性を向上する。 このアプローチは、リソース消費を削減し、モジュール化されたアップグレードをサポートし、特にシステム障害が非効率性や排出の増加につながるような困難な状況下で、よりコスト効率の高い自動車両技術の展開を促進する。 提案システムは,ディープラーニングモデルの歩行者検出精度を8.3%から41.6%に向上させることができた。

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