基于单目视频的实时车辆碰撞风险预测
计算机视觉与模式识别
2019-02-05 v1 机器人学
摘要
许多汽车应用，例如用于避撞和预警的高级驾驶辅助系统（ADAS），都需要估计驾驶场景未来的车辆风险。我们提出了一种低成本系统，可从单目视频源（如仪表盘摄像头）预测中等时间范围内的碰撞风险。该模块化系统包含目标检测、目标跟踪和状态估计等组件。我们针对目标跟踪和距离估计问题提出了解决方案。其他任务采用先进方法，以超过 5 Hz 的频率实时预测未来 10 s 的车辆风险。该系统设计使得替代组件可以极小代价进行替换。系统在常见物理硬件上进行了演示，具体为一台现成游戏笔记本电脑和一个网络摄像头。我们将该框架扩展以支持绝对速度估计和更先进的风险估计技术。
引用
@article{arxiv.1902.01293,
title = {Real-time Prediction of Automotive Collision Risk from Monocular Video},
author = {Derek J. Phillips and Juan Carlos Aragon and Anjali Roychowdhury and Regina Madigan and Sunil Chintakindi and Mykel J. Kochenderfer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.01293},
year = {2019}
}
备注
Submitted to IV2019. 7 pages, 4 figures, 3 tables