基于Color Attention RT-DETR的360度多摄像头蓝色紧急灯检测系统与ABLDataset
计算机视觉与模式识别
2026-03-06 v1 人工智能
图像与视频处理
摘要
本研究提出了一个用于检测紧急车辆蓝色灯光的高级系统，采用ABLDataset开发，该数据集包含在各种气候和地理条件下拍摄的欧洲紧急车辆图像。系统采用四个鱼眼摄像头配置，每个摄像头具有180度水平视场，安装在车辆侧面。校准过程使检测能够实现方位角定位。此外，对主要深度神经网络算法进行了比较分析，包括YOLO（v5、v8和v10）、RetinaNet、Faster R-CNN和RT-DETR。选定RT-DETR作为基础模型，通过融合颜色注意力模块实现测试集上准确率为94.7%，召回率为94.1%，现场检测距离可达70米。此外，系统通过几何变换估计紧急车辆相对于车辆中心的接近角度。该系统设计用于集成到结合视觉和声学数据的多模态系统中，已证明具有高效性，为提高高级车辆辅助系统（ADAS）和道路安全性提供了有前景的方案。
引用
@article{arxiv.2603.05058,
title = {A 360-degree Multi-camera System for Blue Emergency Light Detection Using Color Attention RT-DETR and the ABLDataset},
author = {Francisco Vacalebri-Lloret and Lucas Banchero and Jose J. Lopez and Jose M. Mossi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.05058},
year = {2026}
}
备注
16 pages, 17 figures. Submitted to IEEE Transactions on Intelligent Vehicles