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Vehicle overtaking hazard detection over onboard cameras using deep convolutional networks

García-Gonzalez, Jorge und García-Aguilar, Iván und Medina, Daniel und Luque-Baena, Rafael Marcos und López-Rubio, Ezequiel und Domínguez-Merino, Enrique (2022) Vehicle overtaking hazard detection over onboard cameras using deep convolutional networks. In: 17th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications, SOCO 2022, 531, Seiten 330-339. Springer. SOCO 2022 17th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications, Salamanca, Spain. doi: 10.1007/978-3-031-18050-7_32. ISBN 978-303118049-1. ISSN 2367-3370.

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Kurzfassung

The development of artificial vision systems to support driving has been of great interest in recent years, especially after new learning models based on deep learning. In this work, a framework is proposed for detecting road speed anomalies, taking as reference the driving vehicle. The objective is to warn the driver in real-time that a vehicle is overtaking dangerously to prevent a possible accident. Thus, taking the information captured by the rear camera integrated into the vehicle, the system will automatically determine if the overtaking that other vehicles make is considered abnormal or dangerous or is considered normal. Deep learning-based object detection techniques will be used to detect the vehicles in the road image. Each detected vehicle will be tracked over time, and its trajectory will be analyzed to determine the approach speed. Finally, statistical regression techniques will estimate the degree of anomaly or hazard of said overtaking as a preventive measure. This proposal has been tested with a significant set of actual road sequences in different lighting conditions with very satisfactory results.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/190193/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vorlesung)
Titel:Vehicle overtaking hazard detection over onboard cameras using deep convolutional networks
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
García-Gonzalez, Jorgejorgegarcia (at) lcc.uma.esNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
García-Aguilar, Ivánivangarcia (at) lcc.uma.esNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Medina, DanielDaniel.AriasMedina (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1586-3269NICHT SPEZIFIZIERT
Luque-Baena, Rafael Marcosrmluque (at) lcc.uma.esNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
López-Rubio, Ezequielezeqlr (at) lcc.uma.esNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Domínguez-Merino, Enriqueenriqued (at) lcc.uma.esNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:8 Dezember 2022
Erschienen in:17th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications, SOCO 2022
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
Band:531
DOI:10.1007/978-3-031-18050-7_32
Seitenbereich:Seiten 330-339
Verlag:Springer
Name der Reihe:Lecture Notes in Networks and Systems
ISSN:2367-3370
ISBN:978-303118049-1
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Convolutional Neural Networks; Computer Vision; Automobile; Overtaking
Veranstaltungstitel:SOCO 2022 17th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications
Veranstaltungsort:Salamanca, Spain
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Verkehrssystem
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V VS - Verkehrssystem
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - I4Port (alt)
Standort: Neustrelitz
Institute & Einrichtungen:Institut für Kommunikation und Navigation > Nautische Systeme
Hinterlegt von: Medina, Daniel
Hinterlegt am:08 Dez 2022 18:52
Letzte Änderung:25 Jan 2023 08:43

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