LightFormer: An End-to-End Model for Intersection Right-of-Way Recognition Using Traffic Light Signals and an Attention Mechanism

要約

信号交差点を走行するスマート車両の場合、信号の状態を考慮して車両に優先通行権があるかどうかを判断することが重要です。
この問題に対処するために、カメラベースのセンサーを使用して、車両が直進、左折、または右折する許可があるかどうかを判断できます。
この論文では、複雑な都市交差点で利用可能な運転方向の通行権ステータスを生成する、LightFormer と呼ばれる新しいエンドツーエンドの交差点通行権認識モデルを提案します。
このモデルには、アテンション メカニズムを備えた時空間内部構造が含まれており、過去の画像からの特徴を組み込んで、現在のフレームの通行権ステータスの分類に貢献します。
さらに、モデル分類パフォーマンスを向上させるために、修正されたマルチウェイト円弧面損失が導入されています。
最後に、提案された LightFormer は、その有効性を実証するために手動で拡張されたラベルを使用して 2 つの公共交通信号機データセットでトレーニングおよびテストされます。

要約(オリジナル)

For smart vehicles driving through signalised intersections, it is crucial to determine whether the vehicle has right of way given the state of the traffic lights. To address this issue, camera based sensors can be used to determine whether the vehicle has permission to proceed straight, turn left or turn right. This paper proposes a novel end to end intersection right of way recognition model called LightFormer to generate right of way status for available driving directions in complex urban intersections. The model includes a spatial temporal inner structure with an attention mechanism, which incorporates features from past image to contribute to the classification of the current frame right of way status. In addition, a modified, multi weight arcface loss is introduced to enhance the model classification performance. Finally, the proposed LightFormer is trained and tested on two public traffic light datasets with manually augmented labels to demonstrate its effectiveness.

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