Den automatiska parkeringen utvecklas massivt av biltillverkare och leverantörer. Hittills finns det två problem med den automatiska parkeringen. För det första finns det inga öppet tillgängliga segmenteringsetiketter av parkeringsplatser på panoramavyn (PSV) dataset. För det andra, hur man kan upptäcka parkeringsplats och vägstruktur robust. Därför bygger vi i detta dokument upp ett offentligt PSV-dataset. Samtidigt föreslog vi ett starkt sammansmält konvolutionsnätverk (HFCN) baserad segmenteringsmetod för parkerings- och körfältsmarkeringar baserade på PSV-datasetet. En omgivningsbild är gjord av fyra kalibrerade bilder tagna från fyra fisheye-kameror. Vi samlar in och märker mer än 4.200 bilder om omgivningen för denna uppgift, som innehåller olika upplysta scener av olika typer av parkeringsplatser. Ett VH-HFCN-nät föreslås, som antar en HFCN som bas, med en extra effektiv VH-fas för bättre segmentering av olika märkningar. VH-steget består av två oberoende linjära konvolutionsbanor med vertikala respektive horisontella konvolutionskärnor. Denna ändring gör det möjligt för nätverket att på ett robust och exakt sätt extrahera linjära funktioner. Vi utvärderade vår modell på PSV dataset och resultaten visade enastående prestanda i markmarkering segmentering. Baserat på segmenterade markeringar, parkeringsplatser och körfält förvärvas genom skelettisering, hough linjetransform och linjearrangemang. Symposiet IEEE Intelligent Vehicles (IV)
I vår tidigare studie REF släppte vi den första offentliga panoramadatauppsättningen om körfältsmarkeringar och parkeringsplatser, vilket är panoramavy (PSV) datauppsättning speciellt för semantisk segmentering.
VH-HFCN based Parking Slot and Lane Markings Segmentation on Panoramic Surround View
{'venue': '2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'journal': '2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}