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面向自动驾驶道路场景中异常案例的多模态数据挖掘算法
被引量：
2
1
作者
王海
张桂荣
+3 位作者
罗彤
邱梦
蔡英凤
陈龙
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024年第7期1239-1248,共10页
基于深度学习的视觉感知技术的发展有利于自动驾驶系统中环境感知技术的进步。然而,对于自动驾驶场景中的异常案例,目前的感知模型还存在一些问题。这是因为基于深度学习的感知模型的能力取决于训练数据集的分布。尤其是驾驶场景中的类...
基于深度学习的视觉感知技术的发展有利于自动驾驶系统中环境感知技术的进步。然而,对于自动驾驶场景中的异常案例,目前的感知模型还存在一些问题。这是因为基于深度学习的感知模型的能力取决于训练数据集的分布。尤其是驾驶场景中的类别从未出现在训练集中,感知系统也往往很脆弱。因此识别未知类别和极端场景仍然是自动驾驶感知技术安全性的挑战。本文从处理数据集的角度出发,提出了一种新颖的多模态异常案例自动挖掘流程(corner case mining pipeline, CCMP)。为验证CCMP的有效性,在Waymo开放数据集的基础上构建了异常案例子集“Waymo-Anomaly”,该子集共有3 200个图像,每个图像都将包含文本中定义的异常案例场景。并且基于私有数据集Waymo-Anomaly,证明了CCMP针对异常案例场景挖掘的召回率可以达到91.7%。此外,还通过实验验证了目标检测器在包含异常案例的数据集中针对长尾分布的有效性。最终,希望从处理数据集的角度来提高自动驾驶感知模型在现实世界中的真实性。
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关键词
自动驾驶
深度学习
目标检测
异常案例
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职称材料
题名
面向自动驾驶道路场景中异常案例的多模态数据挖掘算法
被引量：
2
1
作者
王海
张桂荣
罗彤
邱梦
蔡英凤
陈龙
机构
江苏大学汽车与交通工程学院
江苏大学汽车工程研究院
江苏理工学院
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024年第7期1239-1248,共10页
基金
国家自然科学基金(52225212,U20A20333,52072160)
江苏省重点研发项目(BE2020083-2,BE2020083-3)资助。
文摘
基于深度学习的视觉感知技术的发展有利于自动驾驶系统中环境感知技术的进步。然而,对于自动驾驶场景中的异常案例,目前的感知模型还存在一些问题。这是因为基于深度学习的感知模型的能力取决于训练数据集的分布。尤其是驾驶场景中的类别从未出现在训练集中,感知系统也往往很脆弱。因此识别未知类别和极端场景仍然是自动驾驶感知技术安全性的挑战。本文从处理数据集的角度出发,提出了一种新颖的多模态异常案例自动挖掘流程(corner case mining pipeline, CCMP)。为验证CCMP的有效性,在Waymo开放数据集的基础上构建了异常案例子集“Waymo-Anomaly”,该子集共有3 200个图像,每个图像都将包含文本中定义的异常案例场景。并且基于私有数据集Waymo-Anomaly,证明了CCMP针对异常案例场景挖掘的召回率可以达到91.7%。此外,还通过实验验证了目标检测器在包含异常案例的数据集中针对长尾分布的有效性。最终,希望从处理数据集的角度来提高自动驾驶感知模型在现实世界中的真实性。
关键词
自动驾驶
深度学习
目标检测
异常案例
Keywords
autonomous vehicles
deep learning
object detection
corner case
分类号
U463.6 [机械工程—车辆工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向自动驾驶道路场景中异常案例的多模态数据挖掘算法
王海
张桂荣
罗彤
邱梦
蔡英凤
陈龙
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024
2
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