Rörlig objektdetektering är en viktig uppgift för autonoma fordon. Eftersom dynamiska objekt utgör en högre kollisionsrisk än statiska, måste våra egna ego-banor planeras för att ta hand om de framtida tillstånden för de rörliga elementen i scenen. Rörelse kan uppfattas med hjälp av tidsinformation såsom optiskt flöde. Konventionell optisk flödesberäkning är endast baserad på kamerasensorer, vilket gör den benägna att misslyckas i förhållanden med låg belysning. Å andra sidan är LiDAR-sensorer oberoende av belysning, eftersom de mäter tiden för flygningen av sina egna avgivna lasrar. I detta arbete föreslår vi en robust och realtids CNN-arkitektur för Moving Object Detection (MOD) under låga ljusförhållanden genom att fånga in rörelseinformation från både kamera- och LiDAR-sensorer. Vi visar hur vår algoritm påverkar KITTI-datasetet där vi simulerar en lågljusmiljö som skapar en ny dataset "Dark-KITTI". Vi uppnår en relativ förbättring på 10,1 % på Dark-KITTI och en förbättring på 4,25 % på standardKITTI jämfört med våra baslinjer. Den föreslagna algoritmen körs vid 18 fps på en vanlig stationär GPU med 256 × 1224 upplösningsbilder.
Low-illumination MOD har undersökts av REF där optiskt flöde har utnyttjats från både kamera- och LiDAR-sensorer som visar vikten av explicit rörelsemodellering.
FuseMODNet: Real-Time Camera and LiDAR Based Moving Object Detection for Robust Low-Light Autonomous Driving
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshop (ICCVW)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshop (ICCVW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}