基于三维可量测点云的交通标志及时视觉可识别性评价
计算机视觉与模式识别
2017-10-11 v1
摘要
及时向驾驶员提供交通标志信息对于驾驶员及时响应、确保安全驾驶和避免交通事故至关重要。我们提出了一种面向大规模交通环境中交通标志的及时视觉可识别性定量评价方法。为实现这一目标，我们首先引入可见度场的概念以反映三维空间的可见分布，并构建交通标志可见度评价模型（VEM）来度量给定视点下的交通标志可见性。然后，基于 VEM，我们提出视觉可识别性场（VRF）的概念以反映三维空间中的视觉可识别性分布，并建立视觉可识别性评价模型（VREM）来度量给定视点下的交通标志视觉可识别性。接着，我们通过结合 VREM、实际最大连续视觉可识别距离和交通大数据，提出交通标志及时视觉可识别性评价模型（TSTVREM），以度量不同车道上的交通标志视觉可识别性。最后，我们给出了一种通过交通标志与道路标线检测与分类、交通标志环境点云分割、视点计算和 TSTVREM 模型实现来自动实施 TSTVREM 模型的算法。我们利用移动激光扫描系统（RIEGL VMX-450）采集的三条道路点云，依据《道路交通标志和标线》（中国 GB 5768-1999）测试了该方法在交通标志及时视觉可识别性评价中的性能，结果表明该方法是可行且高效的。
引用
@article{arxiv.1710.03553,
title = {Traffic Sign Timely Visual Recognizability Evaluation Based on 3D Measurable Point Clouds},
author = {Shanxin Zhang and Cheng Wang and Zhuang Yang and Chenglu Wen and Jonathan Li and Chenhui Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.03553},
year = {2017}
}