基于深度学习的高自动化等级车辆动态风险评估
计算机视觉与模式识别
2018-06-22 v1 人工智能
摘要
高自动化等级车辆需要建立态势感知。这种态势感知的一个重要方面是理解驾驶场景的当前风险。在这项工作中，我们提出了一种基于前视立体相机图像、利用深度学习进行驾驶场景动态风险评估的新方法。为此，我们使用记录的单目图像、视差图以及多种交通场景的风险度量训练了一个深度神经网络。我们的方法可用于建立上述高自动化等级车辆的态势感知，并可作为传统上基于雷达或激光雷达传感器计算风险度量的系统的异构通道。
引用
@article{arxiv.1806.07635,
title = {Dynamic Risk Assessment for Vehicles of Higher Automation Levels by Deep Learning},
author = {Patrik Feth and Mohammed Naveed Akram and René Schuster and Oliver Wasenmüller},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.07635},
year = {2018}
}