用于绘制人行横道的端到端深度结构化模型
计算机视觉与模式识别
2021-01-18 v3
摘要
在本文中，我们解决了从激光雷达（LiDAR）和相机图像中检测人行横道的问题。为此，给定多次 LiDAR 扫描及相应图像，我们将两种输入投影到地平面上以生成场景的俯视图。然后我们利用卷积神经网络提取关于人行横道位置的语义线索。这些线索与来自免费可用地图（如 OpenStreetMaps）的道路中心线结合，用于求解一个结构化优化问题，从而绘制出最终的人行横道边界。我们在大城市区域人行横道上的实验表明，可实现 96.6% 的自动化。
引用
@article{arxiv.2012.11585,
title = {End-to-End Deep Structured Models for Drawing Crosswalks},
author = {Justin Liang and Raquel Urtasun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.11585},
year = {2021}
}