Pedestrian and Vehicle Detection in Autonomous Vehicle Perception Systems—A Review

Autonomous Vehicles (AVs) have the potential to solve many traffic problems, such as accidents, congestion and pollution. However, there are still challenges to overcome, for instance, AVs need to accurately perceive their environment to safely navigate in busy urban scenarios. The aim of this paper is to review recent articles on computer vision techniques that can be used to build an AV perception system. AV perception systems need to accurately detect non-static objects and predict their behaviour, as well as to detect static objects and recognise the information they are providing. This paper, in particular, focuses on the computer vision techniques used to detect pedestrians and vehicles. There have been many papers and reviews on pedestrians and vehicles detection so far. However, most of the past papers only reviewed pedestrian or vehicle detection separately. This review aims to present an overview of the AV systems in general, and then review and investigate several detection computer vision techniques for pedestrians and vehicles. The review concludes that both traditional and Deep Learning (DL) techniques have been used for pedestrian and vehicle detection; however, DL techniques have shown the best results. Although good detection results have been achieved for pedestrians and vehicles, the current algorithms still struggle to detect small, occluded, and truncated objects. In addition, there is limited research on how to improve detection performance in difficult light and weather conditions. Most of the algorithms have been tested on well-recognised datasets such as Caltech and KITTI; however, these datasets have their own limitations. Therefore, this paper recommends that future works should be implemented on more new challenging datasets, such as PIE and BDD100K.EPSRC DTP PhD studentshi

Eit litteraturstudie på objektdeteksjon og attkjenning av køyretøy i ei køyrebane

Master's thesis in Cybernetics and signal processingEi mykje omtalt problemstilling er overgangen frå bilar styrt av menneske til autonome bilar som må lese trafikkbilde fortløpande. Utviklinga er komen så langt at all form for automasjon og målesystem som trengs for å få nødvendig informasjon allereie er på plass. Spørsmålet framover vil vere kvar det kan kuttast ned på kostnadar men likevel ha eit robust system. Hovudmålet for denne oppgåva er å gje innsyn i utviklinga innanfor køyretøydeteksjon fram til dagens «state-of-art» med eit hovudfokus på kamerasyn. Teknologien som dei kommersielle bilfabrikantane nyttar er proprietær, og sidan det ikkje er mogleg å få innsyn i dette er det antatt at dei nyttar nokon av dei presenterte metodane. Ei analyse er gjort på bakgrunn av opne rapportar som presentera metodar for å detektere køyretøy i eit køyrefelt. Rapporten presentera ei oversikt over sensorar og metodar som blir brukt for å skilje mellom køyretøy og ulike objekt i eit trafikkbilde. Det er valt å sortere arbeidet inn i monosyn, stereosyn og ein fusjon av sensorar slik som kamera, radar og lidar. Fokuset i dette feltet er hurtig skiftande, og det har gått ifrå enkle metodar som søk etter køyretøy på bakgrunn av symmetri, til komplekse eigenskapar som blir definert av djupe nevrale nett og punktskyar frå aktive sensorar. Det mest lovande arbeidet for å nytte i eit sjølvstyrt køyretøy basera seg på ein fusjon mellom aktive og passive sensorar som kontinuerleg har eit overblikk over miljøet rundt køyre-tøyet