基于具有语义分割的卷积神经网络的端到端行人碰撞预警系统
计算机视觉与模式识别
2016-12-21 v1
摘要
传统的行人碰撞预警系统有时会在没有危险的情况下（例如，当所有行人都在人行道上行走时）发出警报。这些误报会使驾驶员难以集中注意力驾驶。在本文中，我们提出了一种基于卷积神经网络的端到端行人碰撞预警系统的新框架。语义分割信息被用于训练卷积神经网络，并最小化两个损失函数，即交叉熵损失和欧几里得损失。最后，我们证明了与传统基于方向梯度直方图（HoG）的系统相比，我们的方法在减少误报和提高预警准确性方面的有效性。
引用
@article{arxiv.1612.06558,
title = {End-to-End Pedestrian Collision Warning System based on a Convolutional Neural Network with Semantic Segmentation},
author = {Heechul Jung and Min-Kook Choi and Kwon Soon and Woo Young Jung},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.06558},
year = {2016}
}
备注
6 pages, 5 figures