Traffic sign detection and recognition using event camera image reconstruction

要約

この論文は、イベントカメラから抽出された情報に基づく交通標識の検出と認識のための方法を提示します。
このソリューションでは、FireNet ディープ畳み込みニューラル ネットワークを使用して、イベントをグレースケール フレームに再構築しました。
2 つの YOLOv4 ネットワーク モデルがトレーニングされました。1 つはグレースケール画像に基づいており、もう 1 つはカラー画像に基づいています。
グレースケール画像に基づいてトレーニングされたモデルで最高の結果が得られ、87.03% の効率が達成されました。

要約(オリジナル)

This paper presents a method for detection and recognition of traffic signs based on information extracted from an event camera. The solution used a FireNet deep convolutional neural network to reconstruct events into greyscale frames. Two YOLOv4 network models were trained, one based on greyscale images and the other on colour images. The best result was achieved for the model trained on the basis of greyscale images, achieving an efficiency of 87.03%.

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