Improved detection techniques in autonomous vehicles for increased road safety

Abstract

A futura adoção em massa de Veículos Autônomos traz um potencial significativo para aumentar a segurança no trânsito para ambos os motoristas e pedestres. Como reportado pelo Departamento de Transportes dos E.U.A., cerca de 94% dos acidentes de trânsito são causados por erro humano. Com essa realidade em mente, a indústria automotiva e pesquisadores acadêmicos ambicionam

alcançar direção totalmente automatizada em cenários reais nos próximos anos. Para tal, algorit- mos mais precisos e sofisticados são necessários para que os veículos autônomos possam tomar

decisões corretas no tráfego. Nesse trabalho, é proposta uma técnica melhorada de detecção de pedestres, com um aumento de precisão de até 31% em relação aos benchmarks atuais. Em seguida, de forma a acomodar a infraestrutura de trânsito já existente, avançamos a precisão na detecção de placas de trânsito com base em Redes Neurais Convolucionais. Nossa abordagem

melhora substancialmente a acurácia em relação ao modelo-base considerado. Finalmente, ap- resentamos uma proposta de fusão de dados precoce, a qual mostramos surpassar abordagens de

detecção com um só sensor e fusão de dados tardia em até 20%.