基于显著性协同的障碍物检测与 AR 渲染以增强态势感知
计算机视觉与模式识别
2023-02-03 v1 图像与视频处理
摘要
自动驾驶汽车预计将在未来几年于真实道路条件下安全运行。然而，道路范围内存在意外物体等突发事件可能危及安全。传感与通信技术的进步以及物联网可在协同驾驶方案中促进危险情境的识别与信息交换，为提升协同态势感知提供新机遇。如今，通过采用以挡风玻璃为形式的新型增强现实（AR）界面，可实现对所获信息的安全且无干扰的可视化。受这些技术机遇的启发，我们在本工作中提出一种基于显著性的分布式协同障碍物检测与渲染方案，通过（i）自动化障碍物检测、（ii）AR 可视化以及（iii）与其他联网车辆或道路基础设施的信息共享（即将发生的潜在危险）来提升驾驶员的态势感知。使用多种用于坑洞检测的真实数据集开展的广泛评估研究表明，与其他近期相关方法相比，所提方法取得了更优的结果与特性。
引用
@article{arxiv.2302.00916,
title = {Cooperative Saliency-based Obstacle Detection and AR Rendering for Increased Situational Awareness},
author = {Gerasimos Arvanitis and Nikolaos Stagakis and Evangelia I. Zacharaki and Konstantinos Moustakas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.00916},
year = {2023}
}