Bilda. 1: Objektdetektering med hjälp av djupinlärning och rutnätsfusion. Abstract-Vi tar itu med problemet med objektdetektion och utgör en uppskattning i en delad utrymmesmiljö i centrum. För perception sammansmältes flera laserskannrar med 360 • täckningen i en dynamisk rutnätskarta (DOGMA). Ett enda steg djupt konvolutionella neurala nätverk tränas för att ge objekthypoteser som består av form, position, orientering och en existens poäng från en enda ingång DOGMA. Dessutom utvecklades en algoritm för objektextraktion offline för att automatiskt märka flera timmars träningsdata. Algoritmen är baserad på en två-pass bana extraktion, framåt och bakåt i tiden. Typiskt för konstruerade algoritmer, den automatiska etikettgenerering lider av felupptäckter, vilket gör hård negativ gruvdrift opraktisk. Därför föreslår vi en förlustfunktion som motverkar den höga obalansen mellan mestadels statiska bakgrunder och extremt sällsynta dynamiska rutnätsceller. Experiment indikerar, att det utbildade nätverket har god generaliseringskapacitet eftersom det upptäcker objekt som ibland förlorats av etikettalgoritmen. Utvärderingen uppnår en genomsnittlig precision på 75,9 %. Symposiet IEEE Intelligent Vehicles (IV)
Hoermann REF använder tidsmässig överensstämmelse för att generera etiketter genom att behandla data både framåt och bakåt i tiden.
Object Detection on Dynamic Occupancy Grid Maps Using Deep Learning and Automatic Label Generation
{'venue': '2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'journal': '2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}