Abstract-Traffic scen perception (TSP) syftar till att i realtid extrahera korrekt information på väg miljö, som omfattar tre faser: detektering av objekt av intresse, igenkänning av upptäckta objekt, och spårning av objekt i rörelse. Eftersom igenkänning och spårning ofta bygger på resultaten från upptäckten, spelar förmågan att upptäcka objekt av intresse en avgörande roll i TSP. I den här artikeln fokuserar vi på tre viktiga kategorier av objekt: trafikskyltar, bilar och cyklister. Vi föreslår att alla de tre viktiga objekten ska upptäckas i en gemensam utbildningsbaserad detekteringsram. Den föreslagna ramen består av en tät funktionsextraktor och detektorer av tre viktiga klasser. När de täta funktionerna har extraherats delas dessa funktioner med alla detektorer. Fördelen med att använda en gemensam ram är att detektionshastigheten är mycket snabbare, eftersom alla täta funktioner behöver bara utvärderas en gång i testfasen. Däremot har de flesta tidigare verk konstruerat specifika detektorer med olika egenskaper för vart och ett av dessa objekt. För att förbättra funktionen robusthet till buller och bilddeformationer, introducerar vi rumsligt poolade funktioner som en del av aggregerade kanalfunktioner. För att ytterligare förbättra generaliseringsprestandan föreslår vi en objektdelkategoriseringsmetod som ett sätt att fånga in intra-klassvariationer av objekt. Vi demonstrerar experimentellt den föreslagna ramens effektivitet och ändamålsenlighet i tre detekteringstillämpningar: detektering av trafikskyltar, bildetektering och detektering av cyklister. Det föreslagna ramverket uppnår konkurrenskraftiga resultat med moderna metoder för flera referensdatauppsättningar.
Från aspekten av funktionsförbättring, REF introducerar rumsligt poolade funktioner för att förbättra funktionen robusthet.
Fast detection of multiple objects in traffic scenes with a common detection framework
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}