Качество детектирования препятствий как проблемно-ориентированный подход к оценке стереоалгоритмов в задачах распознавания дорожной ситуации

Abstract

В данной работе рассматривается метод оценки качества алгоритмов детектирования препятствий на основе стереозрения, учитывающий особенности задачи распознавания дорожной ситуации, с малой трудоёмкостью подготовки тестовых данных. Описываемый подход был разработан для применения в автономных системах анализа дорожной ситуации, таких как беспилотные наземные транспортные средства или системы помощи водителю, и может также применяться для построения проблемноориентированных критериев оценки качества алгоритмов стереореконструкции. In this work we present a method for performance evaluation of stereo vision based obstacle detection techniques that takes into account the specifics of road situation analysis to minimize the effort required to prepare a test dataset. This approach has been designed to be implemented in systems such as selfdriving cars or driver assistance and can also be also used as problem-oriented quality criteria for stereo vision algorithms.