抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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歩行者検出は,協同的車両インフラストラクチャシステムにおいて広く使われている。従来の歩行者検出法は,晴天シナリオの下で十分によく機能し,信頼できる交通データを得る。しかし,検出は雨シナリオの下で劇的に減少する。本研究では,様々な雨シナリオの下で検出精度を改善する,脱降雨モジュールによる歩行者検出アルゴリズムを提案した。特に,このアルゴリズムは降雨の密度情報を決定し,脱降雨モジュールを通して降雨ストリークを効果的に除去する。次に,アルゴリズムは,歩行者検出モジュールを通してキーポイントの対として歩行者を検出し,オクルージョンの問題を解決した。さらに,降雨密度ラベルを含む新しい歩行者データセットを確立し,アルゴリズム訓練に用いた。光,媒体,および豪雨のシナリオでは,合成データセットに関する広範な実験は,提案したアルゴリズムが歩行者検出のAP(平均精度)を21.1%,48.1%,および60.9%増加させることを示した。さらに,提案アルゴリズムは実際のデータセット上で良好に機能し,最先端の方法よりも改善を達成し,提案アルゴリズムが雨シナリオにおける歩行者検出の精度を著しく改善できることを明らかにした。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】