Sammanfattning av denna webbsida: Navigationstjänster som används av autonoma fordon eller vanliga användare kräver tillgång till detaljerad information om vägrelaterade objekt och deras geolokaliseringar, särskilt vid vägkorsningar. Dessa vägkorsningar är dock huvudsakligen representerade som punktelement utan detaljerad information, eller finns inte ens tillgängliga i aktuella versioner av crowdsourced kartdatabaser inklusive OpenStreetMap (OSM). Denna studie utvecklar ett tillvägagångssätt för att automatiskt upptäcka vägföremål och placera dem på rätt plats från bilder på gatunivå. Vår processledning bygger på två konvolutionella neurala nätverk: den första segmenten bilderna, medan den andra upptäcker och klassificerar de specifika objekten. För att lokalisera de upptäckta objekten etablerar vi dessutom ett tillskrivet topologiskt binärt träd (ATBT) baserat på urban grammatik för varje bild i ett bildspår för att skildra de sammanhängande relationerna mellan topologier, attribut och semantik av vägobjekten. Därefter matchas ATBT ytterligare med kartfunktioner på OSM för att bestämma rätt plats. Den föreslagna metoden har tillämpats på en fallstudie i Berlin, Tyskland. Vi validerar effektiviteten hos vår metod på två objektklasser: trafikskyltar och trafikljus. Experimentella resultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet ger nära-precisa lokaliseringsresultat i form av fullständighet och positionsnoggrannhet. Bland många potentiella tillämpningar kan produktionen kombineras med andra datakällor för att styra autonoma fordon.
REF upptäcker vägobjekt från marknivåbilder och placerar dem på rätt plats med semantisk segmentering och ett topologiskt binärt träd.
Automated Detecting and Placing Road Objects from Street-level Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}