Visualizing Road Appearance Properties in Driving Video

With the increasing videos taken from driving recorders on thousands of cars, it is a challenging task to retrieve these videos and search for important information. The goal of this work is to mine certain critical road properties in a large scale driving video data set for traffic accident analysis, sensing algorithm development, and testing benchmark. Our aim is to condense video data to compact road profiles, which contain visual features of the road environment. By visualizing road edge and lane marks in the feature space with the reduced dimension, we will further explore the road edge models influenced by road and off-road materials, weather, lighting condition, etc

Technological measures of forefront road identification for vehicle comfort and safety improvement

This paper presents the technological measures currently being developed at institutes and vehicle research centres dealing with forefront road identification. In this case, road identification corresponds with the surface irregularities and road surface type, which are evaluated by laser scanning and image analysis. Real-time adaptation, adaptation in advance and system external informing are stated as sequential generations of vehicle suspension and active braking systems where road identification is significantly important. Active and semi-active suspensions with their adaptation technologies for comfort and road holding characteristics are analysed. Also, an active braking system such as Anti-lock Braking System (ABS) and Autonomous Emergency Braking (AEB) have been considered as very sensitive to the road friction state. Artificial intelligence methods of deep learning have been presented as a promising image analysis method for classification of 12 different road surface types. Concluding the achieved benefit of road identification for traffic safety improvement is presented with reference to analysed research reports and assumptions made after the initial evaluation

How to Predict Real Road State from Vehicle Embedded Camera?

International audienc

Implementation of convolutional neural networks in accelerating units for real-time image analysis

Matomojo šviesos spektro vaizdų analizė įgalina intelektualiąsias sistemas gauti informaciją taip, kaip žmogus rega. Daugelyje sričių taikoma sąsūkos dirbtinių neuronų tinklais (SDNT) grįsta vaizdų analizė. Tačiau dėl didelės skaičiavimų apimties kyla sunkumų įgyvendinant įterptinėse sistemose lokaliai vykdomus SDNT grįstus algoritmus vaizdų analizei realiuoju laiku. Šiuo metu vaizdų analizei įterptinėse sistemose galima taikyti spartinančiuosius įrenginius, tačiau trūksta suderinamų SDNT elementų sąrašų ir SDNT pritaikymo spartinantiesiems įrenginiams įterptinėse sistemose metodikos. Darbo tyrimų objektas – sąsūkos dirbtinių neuronų tinklai vaizdams analizuoti realiuoju laiku. Disertacijoje tiriami šie, su tiriamuoju objektų susiję dalykai: įgyvendinimas spartinančiuosiuose įrenginiuose ir projektavimo metodika. Disertacijoje pateikiami vaizdams apdoroti skirtų SDNT įgyvendinimo tyrimai, kuriais remiantis sudarytas SDNT elementų sąrašas ir metodika, skirta SDNT pritaikymui įgyvendinti spartinančiuosiuose įrenginiuose pasirinktiems vaizdų analizės uždaviniams spręsti. Taip pat pateikiami dviejų taikymo sričių vaizdų analizės algoritmų, sukurtų taikant pasiūlytą elementų sąrašą ir metodiką, aprašymai. Viena iš sričių – žmogaus akies tinklainės vaizdų požymių aprašymas. Kita sritis – kelio dangos tipo ir būklės įvertinimas, analizuojant vaizdus iš automobilio priekyje sumontuotos vaizdo kameros. Pagrindiniai disertacijos rezultatai yra paskelbti septyniuose moksliniuose straipsniuose recenzuojamuose mokslo leidiniuose: vienas straipsnis mokslo žurnale, referuojamame Clarivate Analytics Web of Science duomenų bazėje, turintis citavimo indeksą 1,524, vienas straipsnis mokslo žurnale, referuojamame Clarivate Analytics Web of Science duomenų bazėje, vienas straipsnis mokslo žurnale, referuojamame Index Copernicus duomenų bazėje, trys straipsniai tarptautinių konferencijų medžiagose, referuojamose Clarivate Analytics Web of Science Proceedings duomenų bazėje, vienas straipsnis konferencijos medžiagoje, referuojamoje kitose duomenų bazėse. Disertacijoje atliktų tyrimų rezultatai buvo pristatyti devyniose mokslinėse konferencijose Lietuvoje ir užsienyje. Disertaciją sudaro įžanga, trys skyriai, bendrosios išvados, literatūros šaltinių sąrašas ir trys priedai.Disertacij