一种利用谷歌街景预测与绘制太阳眩光出现位置的新方法
计算机视觉与模式识别
2018-08-15 v1
摘要
太阳眩光是导致交通事故的主要环境危害之一。每年都有许多人在与太阳眩光相关的交通事故中死亡或受伤。提供关于太阳眩光发生时间和地点的准确信息，将有助于预防由太阳眩光引起的交通事故并挽救生命。在本研究中，我们提出利用公开可获取的谷歌街景（GSV）全景图像来估计和预测太阳眩光的发生。GSV图像具有与驾驶员相似的视野，这使得GSV图像适用于估计驾驶员对太阳眩光的可见性。我们使用最近开发的卷积神经网络算法对GSV图像进行分割并预测太阳眩光的遮挡物。基于给定位置的预测遮挡物，我们通过估计太阳位置以及驾驶员与太阳之间的相对角度，进一步估计这些位置处太阳眩光的时间窗口。我们在美国马萨诸塞州剑桥市进行了案例研究。结果表明，该方法能够精确预测太阳眩光的出现。所提出的方法将为驾驶员和交通规划者提供一个重要工具，以缓解太阳眩光并减少由其引起的潜在交通事故。
引用
@article{arxiv.1808.04436,
title = {A novel method for predicting and mapping the presence of sun glare using Google Street View},
author = {Xiaojiang Li and Bill Yang Cai and Waishan Qiu and Jinhua Zhao and Carlo Ratti},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.04436},
year = {2018}
}
备注
21 pages, 10 figures