Moving Object Detection (MOD) är en viktig uppgift för att uppnå robust autonom körning. Ett autonomt fordon måste uppskatta kollisionsrisken med andra samverkande föremål i miljön och beräkna en valfri bana. Kollisionsrisken är vanligtvis högre för flytta objekt än statiska på grund av behovet av att uppskatta framtida tillstånd och poser av objekt för beslutsfattande. Detta är särskilt viktigt för föremål i närheten av fordonet som normalt upptäcks av ett surround-view-system som fångar en 360 • bild av scenen. I detta arbete föreslår vi en CNN-arkitektur för att flytta objektdetektering med hjälp av fisheye-bilder som fångades i autonom körmiljö. Eftersom rörelsegeometrin är mycket icke-linjär och unik för fisheye-kameror kommer vi att göra en förbättrad version av den aktuella datauppsättningen offentlig för att uppmuntra ytterligare forskning. För att rikta inbäddad installation designar vi en lättviktig kodare som delar vikter över sekventiella bilder. Det föreslagna nätet löper på 15 fps på ett inbäddat system med 1 teraflops med en noggrannhet på 40% IoU och 69,5% mIoU.
Under 2019 föreslår Yahiaoui en CNN-arkitektur för att flytta objektdetektering REF med hjälp av fiskögonbilder som fångades i den autonoma körmiljön.
FisheyeMODNet: Moving Object detection on Surround-view Cameras for Autonomous Driving
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}