کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4972909 | 1451249 | 2017 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A Bayesian approach to traffic light detection and mapping
ترجمه فارسی عنوان
یک رویکرد بیزی برای شناسایی و نقشه برداری چراغ راهنمایی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تشخیص و نقشه برداری ترافیک، هندسه بخش مخروط، سازگاری اسپتیتو و زمان، استنتاج بیزی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
سیستم های اطلاعاتی
چکیده انگلیسی
Automatic traffic light detection and mapping is an open research problem. The traffic lights vary in color, shape, geolocation, activation pattern, and installation which complicate their automated detection. In addition, the image of the traffic lights may be noisy, overexposed, underexposed, or occluded. In order to address this problem, we propose a Bayesian inference framework to detect and map traffic lights. In addition to the spatio-temporal consistency constraint, traffic light characteristics such as color, shape and height is shown to further improve the accuracy of the proposed approach. The proposed approach has been evaluated on two benchmark datasets and has been shown to outperform earlier studies. The results show that the precision and recall rates for the KITTI benchmark are 95.78% and 92.95% respectively and the precision and recall rates for the LARA benchmark are 98.66% and 94.65%.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing - Volume 125, March 2017, Pages 184-192
Journal: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing - Volume 125, March 2017, Pages 184-192
نویسندگان
Siavash Hosseinyalamdary, Alper Yilmaz,