150m遠(yuǎn)距離交通信號(hào)燈識(shí)別的研究介紹
4計(jì)算信號(hào)燈的存在概率
采用BBF( Binary Bayes Filter,二值貝葉斯濾波器)來計(jì)算候選信號(hào)燈的存在概率。
概率更新示意
5識(shí)別箭頭形信號(hào)燈
高清地圖中的信號(hào)燈包含是否擁有箭頭信號(hào)燈的屬性信息。如果目標(biāo)信號(hào)燈有箭頭信號(hào)燈的屬性信息,則識(shí)別箭頭形信號(hào)燈。在處理過程中,采用AdaBoost進(jìn)行提前訓(xùn)練,然后將其應(yīng)用到提取的ROI(Region of Interest,感興趣區(qū)域)中。
箭頭形信號(hào)燈的檢測 該研究具有兩個(gè)突出成果:能夠識(shí)別使用CPU實(shí)時(shí)識(shí)別150m遠(yuǎn)距離出的信號(hào)燈,且?guī)缀鯖]有誤檢測;能夠識(shí)別低于10像素的箭頭形信號(hào)燈。這是日本新能源產(chǎn)業(yè)的技術(shù)綜合開發(fā)機(jī)構(gòu)(NEDO)主導(dǎo)實(shí)施的「L3/L4自動(dòng)駕駛技術(shù)必需的感知技術(shù)」下的相關(guān)研究。該研究于2020年2月21日被登載國際學(xué)術(shù)期刊《Sensors》上。

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