Road Detection in Snowy Forest Environment using RGB Camera

要約

自動運転技術は、ここ数年で大きな勢いを増しています。
探査分野では、ナビゲーションが自律運用の重要な鍵となります。
積雪環境などの困難なシナリオでは、道路が雪で覆われており、この状況では基本的な手法だけでは道路検出は不可能です。
本稿では、RGBカメラを用いた森林環境における雪道の検出について紹介します。
この方法は、ノイズフィルタリング技術と形態学的操作を組み合わせて、画像コンポーネントを分類します。
すべての道路が雪に覆われていると仮定し、雪の部分を道路面積と定義します。
道路の透視画像から、道路の消失点は、道路の範囲を特定する要因の 1 つです。
この消失点は、フィッティング トライアングル テクニックで見つけられます。
アルゴリズムのパフォーマンスは、偽陰性率と偽陽性率の 2 つのエラー値によって評価されます。
この誤差は、この方法が直線道路の道路を検出する場合には高い効率を示しますが、曲線道路では性能が低いことを示しています。
この道路領域は、将来の作業で障害物を検出するために、カメラからの深度情報に適用されます。

要約(オリジナル)

Automated driving technology has gained a lot of momentum in the last few years. For the exploration field, navigation is the important key for autonomous operation. In difficult scenarios such as snowy environment, the road is covered with snow and road detection is impossible in this situation using only basic techniques. This paper introduces detection of snowy road in forest environment using RGB camera. The method combines noise filtering technique with morphological operation to classify the image component. By using the assumption that all road is covered by snow and the snow part is defined as road area. From the perspective image of road, the vanishing point of road is one of factor to scope the region of road. This vanishing point is found with fitting triangle technique. The performance of algorithm is evaluated by two error value: False Negative Rate and False Positive Rate. The error shows that the method has high efficiency for detect road with straight road but low performance for curved road. This road region will be applied with depth information from camera to detect for obstacle in the future work.

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