An Indian Roads Dataset for Supported and Suspended Traffic Lights Detection

要約

アメリカ、ヨーロッパ、中国などの先進国で、自律走行車が急成長しています。Google、Tesla、Audi、BMW、Mercedesなどの技術大手は、高効率の自動運転車を製造しています。しかし、インド、タイ、アフリカなどの発展途上国では、この技術はまだ主流ではありません。この論文では、インドの道路だけでなく、先進国をベースにした既存のデータセットを徹底的に比較することを提示します。そして、64メガピクセルのカメラで撮影した3000枚以上の画像から抽出した8000以上の注釈を持つ新しいデータセット「Indian Roads Dataset」（IRD）を開発した。すべてのアノテーションは、アノテーションの厳格なルールに従って手作業でラベル付けされています。インドの2つの都市、ニューデリーとチャンディーガルで、日中と夜間の明るい時間帯に撮影されたリアルタイムのビデオシーケンスである。本データセットは、サイズ、注釈、分散において、これまでのインドの交通信号データセットを凌駕している。我々は、既存のインドのデータセットとの広範な比較を行うことで、我々のデータセットの改良を証明する。サイズ、撮影デバイス、都市数、信号機の向きのバリエーションなど、様々なデータセットの基準を検討した結果、本データセットが最も優れていることが分かった。データセットはこちらからダウンロードできます。https://sites.google.com/view/ird-dataset/home

要約(オリジナル)

Autonomous vehicles are growing rapidly, in well-developed nations like America, Europe, and China. Tech giants like Google, Tesla, Audi, BMW, and Mercedes are building highly efficient self-driving vehicles. However, the technology is still not mainstream for developing nations like India, Thailand, Africa, etc., In this paper, we present a thorough comparison of the existing datasets based on well-developed nations as well as Indian roads. We then developed a new dataset ‘Indian Roads Dataset’ (IRD) having more than 8000 annotations extracted from 3000+ images shot using a 64 (megapixel) camera. All the annotations are manually labelled adhering to the strict rules of annotations. Real-time video sequences have been captured from two different cities in India namely New Delhi and Chandigarh during the day and night-light conditions. Our dataset exceeds previous Indian traffic light datasets in size, annotations, and variance. We prove the amelioration of our dataset by providing an extensive comparison with existing Indian datasets. Various dataset criteria like size, capturing device, a number of cities, and variations of traffic light orientations are considered. The dataset can be downloaded from here https://sites.google.com/view/ird-dataset/home

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