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움직이는 차량 앞의 자유로운 도로 표면을 탐지하는 것은 자율 주행이나 자동차 충돌 경고와 같은 컴퓨터 비전의 여러 분야에서 중요한 연구 주제입니다. 현재의 비전 기반 도로 탐지 방법은 일반적으로 저수준 특징에만 의존합니다. 또한, 이들은 일반적으로 구조화된 도로, 도로 동질성 및 균일한 조명 조건을 가정하여 실제 세계 시나리오에서의 적용 가능성을 제한합니다. 본 논문에서는 도로 탐지를 위해 도로 선행 정보와 맥락 정보를 도입합니다. 먼저, 지리적 정보를 사용하여 도로 선행 정보를 실시간으로 추정하는 알고리즘을 제안하여 도로 위치에 대한 관련 초기 정보를 제공합니다. 그 다음, 도로의 외관에서 유도된 저수준 단서에 추가하여 수평선, 소실점, 차선 마킹, 3-D 장면 구성 및 도로 기하학을 포함한 맥락 단서를 사용합니다. 마지막으로, 이러한 단서와 선행 정보를 결합하기 위해 생성 모델을 사용하여 다양한 이미지 조건, 도로 유형 및 시나리오에 대해 매우 강건한 도로 탐지 방법을 제안합니다.
Alvarez et al. (Fri,)가 이 문제를 연구했습니다.