Abstract-Att upptäcka små vägrisker, såsom förlorad last, är en viktig förmåga för självkörande bilar. Vi tar itu med detta utmanande och sällan behandlade problem med ett visionssystem som utnyttjar utseende, kontextuella såväl som geometriska signaler. För att utnyttja utseendet och kontextuella signaler föreslår vi en ny ram för att upptäcka hinder på djupet. Här föreslås en variant av ett fullständigt konvolutionsnätverk för att förutsäga en pixelvis semantisk märkning av i) fritt utrymme, ii) oväntade hinder på väg och iii) bakgrund. De geometriska signalerna utnyttjas med hjälp av en toppmodern detektionsmetod som förutser hinder från stereoindatabilder via modellbaserade statistiska hypotestester. Vi presenterar en principiell Bayesiansk ram för att förena de semantiska och stereobaserade detektionsresultaten. Stixel-representationen på mellannivå används för att beskriva hinder på ett flexibelt, kompakt och robust sätt. Vi utvärderar vårt nya hinderdetekteringssystem på datasetet Lost and Found, som innehåller mycket utmanande scener med hinder på endast 5 cm höjd. Sammantaget rapporterar vi om en betydande förbättring jämfört med den senaste tekniken, med en resultatvinst på 27,4 procent. I synnerhet uppnår vi en detekteringshastighet på över 90% för sträckor på upp till 50 m. Vårt system fungerar på 22 Hz på vår självkörande plattform.
REF använde stixlar för att upptäcka små okända föremål, t.ex. förlorad last.
Detecting unexpected obstacles for self-driving cars: Fusing deep learning and geometric modeling
{'venue': '2017 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'journal': '2017 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}