使用虚拟测试驱动工具链在阻塞下评估相机识别性能
Sungho Son1,2, Woongsu Lee1, Hyungi Jung1
1Department of Future Vehicle Research, Korea Automobile Testing and Research Institute, Hwaseong 18247, Republic of Korea.
Sensors (Basel, Switzerland)
|October 14, 2023
概括
本研究引入了一种用于测试自动驾驶汽车相机识别的新方法. 阻塞度显著影响物体检测,指导改进相机安全和镜头清洁时间表.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 自主系统 自主系统
- 传感器技术 传感器技术
背景情况:
- 摄像头传感器对于自动驾驶汽车至关重要,因为它们具有成本效益.
- 在现实条件下评估相机的性能,如障碍物,对于安全至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证用于评估摄像头传感器对象识别性能的技术.
- 分析各种阻塞因素对相机识别算法的影响.
主要方法:
- 使用虚拟试驾工具包和相机模拟器.
- 系统地改变阻塞度,阻塞颜色,对象类型和对象颜色.
- 分析了这些因素对对象识别性能的影响.
主要成果:
- 阻塞度是影响识别的最重要因素,其次是对象类型,阻塞颜色和对象颜色.
- 黑色阻塞的性能比灰色或黄色更好.
- 阻塞颜色影响了特定对象类型的识别.
结论:
- 提出了一种基于模拟的评估方法,用于在阻塞条件下对摄像头识别性能进行评估.
- 为制造商建立了一个算法评估环境.
- 为优化摄像头镜头清洗时间和提高车辆安全提供了见解.
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