Decisive Data using Multi-Modality Optical Sensors for Advanced Vehicular Systems

要約

光学センサーは、重要なアプリケーションのための実世界データを取得する上で極めて重要な役割を果たしてきました。
このデータは、高度な機械学習アルゴリズムと統合されると、意味のある情報を提供し、人間の視覚を強化します。
この論文は、最先端の車室外前方視界システムと車室内ドライバー監視システムの設計と開発のためのさまざまな光学技術に焦点を当てています。
集束光学センサーには、長波熱画像 (LWIR) カメラ、近赤外線 (NIR)、ニューロモーフィック/イベント カメラ、可視 CMOS カメラ、深度カメラが含まれます。
さらに、この論文では、リアルタイム環境でこれらの各光学モダリティの独自の強みを使用して使用できる、さまざまな潜在的なアプリケーションについて説明します。

要約(オリジナル)

Optical sensors have played a pivotal role in acquiring real world data for critical applications. This data, when integrated with advanced machine learning algorithms provides meaningful information thus enhancing human vision. This paper focuses on various optical technologies for design and development of state-of-the-art out-cabin forward vision systems and in-cabin driver monitoring systems. The focused optical sensors include Longwave Thermal Imaging (LWIR) cameras, Near Infrared (NIR), Neuromorphic/ event cameras, Visible CMOS cameras and Depth cameras. Further the paper discusses different potential applications which can be employed using the unique strengths of each these optical modalities in real time environment.

arxiv情報

著者 Muhammad Ali Farooq,Waseem Shariff,Mehdi Sefidgar Dilmaghani,Wang Yao,Moazam Soomro,Peter Corcoran
発行日 2023-07-25 16:03:47+00:00
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