SignEye: Traffic Sign Interpretation from Vehicle First-Person View

要約

交通標識は、交通規制に従って車両の挙動を評価し、ナビゲーション指示を提供することにより、自動運転システム (ADS) を支援する上で重要な役割を果たします。
しかし、現在の研究は、自己中心的な車両の空間位置を考慮せずに、基本的な標識を理解することに限定されており、さらなる規制評価や方向ナビゲーションをサポートできません。
上記の問題に続いて、TSI-FPV と呼ばれる、車両の一人称視点からの交通標識の解釈という新しいタスクを導入します。
一方、私たちは、一般的な自律技術 (障害物認識など) を補完するものとして、ADS における交通標識の役割を再調査するための交通誘導アシスタント (TGA) シナリオ アプリケーションを開発しています。
特に、TGA は電子地図ナビゲーションに代わるものではありません。
むしろ、TGA は、オフライン状態や一時的な標識調整などの状況で更新および補完するための自動ツールとして機能します。
最後に、TSI-FPV および TGA を実現するために、空間およびセマンティック ロジックを認識した段階的推論パイプライン (SignEye) が構築され、アプリケーション固有のデータセット (Traffic-CN) が構築されます。
実験では、Traffic-CN でトレーニングされた SignEye を介して TSI-FPV と TGA が実現可能であることが示されています。
この結果は、TGA が既存の一般的な自律技術を超えて ADS に補完的な情報を提供できることも示しています。

要約(オリジナル)

Traffic signs play a key role in assisting autonomous driving systems (ADS) by enabling the assessment of vehicle behavior in compliance with traffic regulations and providing navigation instructions. However, current works are limited to basic sign understanding without considering the egocentric vehicle’s spatial position, which fails to support further regulation assessment and direction navigation. Following the above issues, we introduce a new task: traffic sign interpretation from the vehicle’s first-person view, referred to as TSI-FPV. Meanwhile, we develop a traffic guidance assistant (TGA) scenario application to re-explore the role of traffic signs in ADS as a complement to popular autonomous technologies (such as obstacle perception). Notably, TGA is not a replacement for electronic map navigation; rather, TGA can be an automatic tool for updating it and complementing it in situations such as offline conditions or temporary sign adjustments. Lastly, a spatial and semantic logic-aware stepwise reasoning pipeline (SignEye) is constructed to achieve the TSI-FPV and TGA, and an application-specific dataset (Traffic-CN) is built. Experiments show that TSI-FPV and TGA are achievable via our SignEye trained on Traffic-CN. The results also demonstrate that the TGA can provide complementary information to ADS beyond existing popular autonomous technologies.

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