Mixed Event-Frame Vision System for Daytime Preceding Vehicle Taillight Signal Measurement Using Event-Based Neuromorphic Vision Sensor
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
An important aspect of the perception system for intelligent vehicles is the detection and signal measurement of vehicle taillights. In this work, we present a novel vision-based measurement (VBM) system, using an event-based neuromorphic vision sensor, which is able to detect and measure the vehicle taillight signal robustly. To the best of our knowledge, it is for the first time the neuromorphic vision sensor is paid attention to for utilizing in the field of vehicle taillight signal measurement. The event-based neuromorphic vision sensor is a bioinspired sensor that records pixel-level intensity changes, called events, as well as the whole picture of the scene. The events naturally respond to illumination changes (such as the ON and OFF state of taillights) in the scene with very low latency. Moreover, the property of a higher dynamic range increases the sensor sensitivity and performance in poor lighting conditions. In this paper, we consider an event-driven solution to measure vehicle taillight signals. In contrast to most existing work that relies purely on standard frame-based cameras for the taillight signal measurement, the presented mixed event/frame system extracts the frequency domain features from the spatial and temporal signal of each taillight region and measures the taillight signal by combining the active-pixel sensor (APS) frames and dynamic vision sensor (DVS) events. A thresholding algorithm and a learned classifier are proposed to jointly achieve the brake-light and turn-light signal measurement. Experiments with real traffic scenes demonstrate the performance of measuring taillight signals under different traffic conditions with a single event-based neuromorphic vision sensor. The results show the high potential of the event-based neuromorphic vision sensor being used for optical signal measurement applications, especially in dynamic environments.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle