面向联合检测-预测模型的不确定性感知车辆朝向估计
计算机视觉与模式识别
2020-11-09 v1
摘要
目标检测是自动驾驶系统的关键组件，负责推断周围交通参与者的当前状态。尽管已有大量关于推断车辆参与者位置与形状的研究，理解参与者的朝向对现有最先进检测器仍具挑战。朝向是自动驾驶系统下游模块的重要属性，尤其与静止或倒车参与者的运动预测相关，而当前方法在此类情形下表现不佳。我们聚焦于该任务并提出一种方法，扩展现有的联合目标检测与运动预测模型，从而更准确地推断车辆朝向。此外，该方法能够量化预测不确定性，输出所推断朝向被翻转的概率，这有助于改进运动预测并提升自动驾驶操作安全性。实证结果显示了该方法的优势，在开源 nuScenes 数据集上取得最先进性能。
引用
@article{arxiv.2011.03114,
title = {Uncertainty-Aware Vehicle Orientation Estimation for Joint Detection-Prediction Models},
author = {Henggang Cui and Fang-Chieh Chou and Jake Charland and Carlos Vallespi-Gonzalez and Nemanja Djuric},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.03114},
year = {2020}
}