道路検出のための事前知識、外観、コンテキストの組み合わせ

動いている車両の前方にある自由な道路面を検出することは、自律運転や車両衝突警告など、コンピュータビジョンのさまざまな分野における重要な研究課題です。現在の視覚ベースの道路検出手法は、通常、低次元の特徴にのみ基づいています。さらに、これらの手法は一般的に構造化された道路、道路の均質性、および均一な照明条件を仮定しており、実際のシナリオでの適用性を制約しています。本論文では、道路検出のために道路の事前知識と文脈情報を導入します。まず、地理情報を使用して道路の事前知識をオンラインで推定するアルゴリズムを提案し、道路の位置に関する関連初期情報を提供します。次に、視界線、消失点、レーンマーキング、3Dシーンレイアウト、道路幾何学などの文脈的手がかりが、道路の外観から導出された低次元の手がかりに加えて使用されます。最後に、生成モデルを使用してこれらの手がかりと事前知識を組み合わせ、さまざまな撮影条件、道路タイプ、シナリオに対して実質的に頑健な道路検出手法を導き出します。