用于鲁棒且精确的前车速度识别的数据集
计算机视觉与模式识别
2022-04-28 v1
摘要
使用摄像头识别周围环境是高级驾驶辅助系统和自动驾驶中的一项重要技术，近年来，该识别技术通常通过深度学等机器学习方法来解决。机器学习需要数据集进行学习和评估。为了在现实世界中开发鲁棒的识别技术，除了正常的驾驶环境外，在雨天或夜间等对摄像头不利的环境中的数据也至关重要。我们构建了一个数据集，可用于对该技术进行基准测试，目标是前车的速度识别。该任务是高级驾驶辅助系统和自动驾驶中的一项重要任务。该数据集可在 https://signate.jp/competitions/657 获取。
引用
@article{arxiv.2204.12717,
title = {Dataset for Robust and Accurate Leading Vehicle Velocity Recognition},
author = {Genya Ogawa and Toru Saito and Noriyuki Aoi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.12717},
year = {2022}
}
备注
5 pages, 9 figures