Abstract-En bra och robust sensordatafusion i olika väderförhållanden är en ganska utmanande uppgift. Det finns flera fusionsarkitekturer i litteraturen, t.ex. Sensorns data kan sammansmältas direkt i början (Early Fusion), eller så kan de först behandlas separat och sedan konkteneras senare (Late Fusion). I detta arbete jämförs och utvärderas olika fusionsarkitekturer med hjälp av objektdetekteringsuppgifter, där målet är att känna igen och lokalisera fördefinierade objekt i en ström av data. Vanligtvis är toppmoderna objektdetektorer baserade på neurala nätverk mycket optimerade för goda väderförhållanden, eftersom de välkända riktmärkena endast består av sensordata som registreras i optimala väderförhållanden. Därför minskar resultaten av dessa tillvägagångssätt enormt eller till och med misslyckas i ogynnsamma väderförhållanden. I detta arbete jämförs olika sensorfusionsarkitekturer för goda och ogynnsamma väderförhållanden för att hitta den optimala fusionsarkitekturen för olika vädersituationer. En ny utbildningsstrategi införs också så att objektdetektorns prestanda förbättras avsevärt i ogynnsamma väderscenarier eller om en sensor inte fungerar. Dessutom svarar tidningen på frågan om detektionsnoggrannheten kan ökas ytterligare genom att ge neurala nätverket a-prioriterad kunskap såsom den rumsliga kalibreringen av sensorerna.
I REF beskrivs en utbildningsstrategi som ökar robustheten hos en objektdetektor i olika väderförhållanden genom att fästa vita polygoner i träningsdata.
Optimal Sensor Data Fusion Architecture for Object Detection in Adverse Weather Conditions
{'venue': '21st International Conference on Information Fusion (FUSION) (2008) 2592-2599', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}