I detta dokument föreslår vi ett enhetligt end-to-end-nätverk med flera arbetsuppgifter som gemensamt hanterar upptäckt och igenkänning av körfält och vägmarkeringar som styrs av en försvinnande punkt under ogynnsamma väderförhållanden. Vi tar itu med regniga och låga belysningsförhållanden, som inte har studerats i stor utsträckning förrän nu på grund av tydliga utmaningar. Till exempel är bilder som tas under regniga dagar föremål för låg belysning, medan våta vägar orsakar ljusreflektion och förvränger utseendet på körfält och vägmarkeringar. På natten uppstår färgförvrängning under begränsad belysning. Därför finns det inga referensdata och endast ett fåtal utvecklade algoritmer fungerar under dåliga väderförhållanden. För att ta itu med denna brist bygger vi upp ett riktmärke för körfält och vägmarkering som består av cirka 20 000 bilder med 17 körfälts- och vägmarkeringsklasser under fyra olika scenarier: inget regn, regn, kraftigt regn och natt. Vi utbildar och utvärderar flera versioner av det föreslagna multi-task-nätverket och validerar vikten av varje uppgift. Det resulterande tillvägagångssättet, VPGNet, kan upptäcka och klassificera körfält och vägmarkeringar, och förutsäga en försvinnande punkt med en enda framåt pass. Experimentella resultat visar att vår strategi uppnår hög noggrannhet och robusthet under olika förhållanden i realtid (20 fps). Riktmärket och VPGNet-modellen kommer att vara allmänt tillgängliga 1.
Modellen REF (VPGNet) föreslogs för att upptäcka den försvunna punkten och andra vägmarkeringar under ogynnsamma väderförhållanden.
VPGNet: Vanishing Point Guided Network for Lane and Road Marking Detection and Recognition
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}