利用交通基元统一异构驾驶数据库的尝试
计算机视觉与模式识别
2018-05-15 v1
摘要
针对自动驾驶汽车（AV）已涌现出大量公开可用的驾驶数据集与数据平台。然而，数据库在规模、结构与驾驶上下文上的异构性，因缺乏统一框架与可检索索引，使得现有数据集实际效用有限。为克服现有公开数据集的这些局限，本文提出一种基于交通基元的数据统一框架，能够自动统一并标注异构交通数据。这通过两步实现：1）将原始多维时间序列驾驶数据精心整理为关系数据库；2）通过贝叶斯非参数学习方法从交通数据中自动提取已标注且带索引的交通基元。最后，我们使用采集的真实车辆数据评估所开发框架的有效性。
引用
@article{arxiv.1805.04925,
title = {A Tempt to Unify Heterogeneous Driving Databases using Traffic Primitives},
author = {Jiacheng Zhu and Wenshuo Wang and Ding Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.04925},
year = {2018}
}
备注
6 pages, 7 figures, 1 table, ITSC 2018