Abstract-Detecting vägområdet och ego-lane framför ett fordon är centralt för moderna förarassistanssystem. Medan körfältsdetektering på väl markerade vägar redan finns i moderna fordon, är det fortfarande ett olöst problem att hitta gränserna för omärkta eller svagt markerade vägar och körfält som de förekommer i innerstaden och på landsbygden, bland annat på grund av den stora variationen i scenlayouten och belysningsförhållandena. Även om de senaste åren har visat stort intresse för detta ämne, finns det hittills ingen gemensam överenskommelse om riktmärken, vilket gör det svårt att göra en rättvis jämförelse mellan metoder. I detta dokument introducerar vi ett nytt dataset med öppen tillgång och riktmärken för vägområde och egolansdetektering. Vårt dataset består av 600 kommenterade utbildnings- och testbilder av hög variation från KITTI:s autonoma körprojekt, som fångar upp ett brett spektrum av stadskörningsscener. För utvärdering föreslår vi att 2D Bird's Eye View (BEV) utrymme används som fordonskontroll vanligtvis sker i denna 2D-värld, vilket kräver att detektionsresultat representeras i samma utrymme. Dessutom föreslår vi ett nytt beteendebaserat mått som bedömer nyttan av det extraherade ego-lane området för ansökningar om förarassistans genom att montera en körkorridor till vägdetekteringen resulterar i BEV. Vi anser att detta är viktigt för en meningsfull utvärdering eftersom prestandan på pixelnivå är av begränsat värde för fordonskontroll. Toppmoderna vägdetekteringsalgoritmer används för att visa resultat med hjälp av klassiska pixelnivåmått i perspektiv och BEV-utrymme samt den nya beteendebaserade prestandamåttet. Alla data och kommentarer görs tillgängliga för allmänheten på KITI:s webbplats för utvärdering online för att fungera som ett gemensamt riktmärke för vägterrängdetekteringsalgoritmer.
KITTI-väg-REF-datauppsättningen ger två typer av annotering: segmentering av väg och ego-lane.
A new performance measure and evaluation benchmark for road detection algorithms
{'venue': '16th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2013)', 'journal': '16th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2013)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}