Förutsägelse av fordonens framtida placering är avgörande för säkerhetskritiska tillämpningar såsom avancerade förarassistanssystem (ADAS) och autonom körning. I detta dokument introduceras ett nytt tillvägagångssätt för att samtidigt förutsäga både lokalisering och skala för målfordon i den första (egocentriska) bilden av ett egofordon. Vi presenterar en multi-stream recidiverande neurala nätverk (RNN) kodare-dekoder modell som separat fångar både objekt plats och skala och pixelnivå observationer för framtida fordon lokalisering. Vi visar att inkorporering av tät optiskt flöde förbättrar förutsägelser resultat avsevärt eftersom det fångar information om rörelse samt utseende förändring. Vi finner också att explicit modellera framtida rörelse av ego-fordon förbättrar förutsägelsen noggrannhet, vilket kan vara särskilt fördelaktigt i intelligenta och automatiserade fordon som har rörelseplanering förmåga. För att utvärdera resultatet av vårt tillvägagångssätt presenterar vi en ny datauppsättning med förstapersonsvideor samlade från en mängd olika scenarier vid vägkorsningar, som är särskilt utmanande ögonblick för förutsägelser eftersom fordon banor är olika och dynamiska. Kod och datauppsättning har gjorts tillgänglig på: https: //usa.honda-ri.com/hevi 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA) Palais des congres de Montreal,
Yao och Al. REF föreslog en multi-stream recidiverande neurala nätverk (RNN) encoderdecoder modell för att förutsäga fordonets placering och skala med hjälp av pixel-nivå observationer.
Egocentric Vision-based Future Vehicle Localization for Intelligent Driving Assistance Systems
{'venue': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}