Mono-vision based moving object detection in complex traffic scenes
| Autor: | Vincent Fremont, Sergio Alberto Rodriguez Florez, Bihao Wang |
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| Přispěvatelé: | Heuristique et Diagnostic des Systèmes Complexes [Compiègne] (Heudiasyc), Université de Technologie de Compiègne (UTC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Méthodes et Outils pour les Signaux et Systèmes (SATIE-MOSS), Systèmes d'Information et d'Analyse Multi-Echelles (SIAME), Systèmes et Applications des Technologies de l'Information et de l'Energie (SATIE), École normale supérieure - Cachan (ENS Cachan)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Cergy Pontoise (UCP), Université Paris-Seine-Université Paris-Seine-Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Cachan (ENS Cachan)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Cergy Pontoise (UCP), Université Paris-Seine-Université Paris-Seine-Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Systèmes et Applications des Technologies de l'Information et de l'Energie (SATIE), Université Paris-Seine-Université Paris-Seine-Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris-Saclay, Fremont, Vincent |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2017 |
| Předmět: |
0209 industrial biotechnology
Computer science Road traffic safety business.industry ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION Context (language use) 02 engineering and technology [INFO] Computer Science [cs] Object detection Motion (physics) Constraint (information theory) Vehicle dynamics Object-class detection 020901 industrial engineering & automation 11. Sustainability 0202 electrical engineering electronic engineering information engineering 020201 artificial intelligence & image processing Segmentation Computer vision [INFO]Computer Science [cs] Artificial intelligence business ComputingMilieux_MISCELLANEOUS |
| Zdroj: | 28th IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV 2017) 28th IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV 2017), Jun 2017, Redondo Beach, United States. pp.1078-1084 Intelligent Vehicles Symposium |
| Popis: | Vision-based dynamic objects motion segmentation can significantly help to understand the context around vehicles, and furthermore improve road traffic safety and autonomous navigation. Therefore, moving object detection in complex traffic scene becomes an inevitable issue for ADAS and autonomous vehicles. In this paper, we propose an approach that combines different multiple views geometry constraints to achieve moving objects detection using only a monocular camera. Self-assigned weights are estimated online moderating the contribution of each constraint. Such a combination enhances the detection performance in degenerated situations. According to the experimental results, the proposed approach provides accurate moving objects detections in dynamic traffic scenarios with large camera motions. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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