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定位误差小于20cm!MT F-CVT:增强泊车区域感知
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文章地址:https://arxiv.org/pdf/2408.12575 当前的停车区域感知算法主要集中在检测有限范围内的空闲车位,并且依赖于误差较大的单应性投影来进行标注和推断。然而,随着先进驾驶辅助系统(ADAS)的发展,要求通过全面而智能的人机界面(HMI)与最终用户进行交互。这些接口应当提供停车区域的完整感知,包括区分空闲车位的入口线以及其他停车车辆的朝向。本文介绍了多任务鱼眼交叉视图Transformer(MT F-CVT),该算法利用来自四摄像头鱼眼环视摄像系统(SVCS)的特征,通过多头注意力机制生成详细的鸟瞰图(BEV)网格特征图。特征经过分割解码器和基于Polygon-YOLO的目标检测解码器处理,用于检测停车位和车辆。该模型在使用激光雷达标注的数据上训练,在25米 × 25米的真实开放道路场景中,物体定位的平均误差仅为20厘米。大型模型获得了0.89的F1得分。此外,小型模型在Nvidia Jetson Orin嵌入式板上以16帧每秒的速度运行,检测结果与大型模型相似。MT F-CVT在不同车辆和摄像头配置下表现出强大的泛化能力。 Enhanced Parking Perception by Multi-Task Fisheye Cross-view Transformers
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