夜间预知性车辆检测：PVDN 数据集
计算机视觉与模式识别
2021-01-26 v2
摘要
对于高级驾驶辅助系统，尽早获取来车信息至关重要。在夜间，由于光照条件差，该任务尤为困难。为此，夜间每辆车都使用头灯以改善视线并确保安全驾驶。作为人类，我们通过检测头灯引起的光反射，在车辆实际物理可见之前便直觉地预判来车。本文提出一个新颖的数据集，包含农村夜间环境中 346 个不同场景的 59746 张标注灰度图像。在这些图像中，所有来车、其对应的灯光物体（如头灯）及其各自的光反射（如护栏上的光反射）均被标注。同时附有对数据集特征的深入分析。由此，我们提供了首个具有全面真值数据的开源数据集，以支持基于来车引起的光反射在其直接可见前很久即检测来车的新方法研究。我们认为这是进一步缩小当前高级驾驶辅助系统与人类行为之间性能差距的关键一步。
引用
@article{arxiv.2012.15376,
title = {Provident Vehicle Detection at Night: The PVDN Dataset},
author = {Lars Ohnemus and Lukas Ewecker and Ebubekir Asan and Stefan Roos and Simon Isele and Jakob Ketterer and Leopold Müller and Sascha Saralajew},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.15376},
year = {2021}
}