Obstacle Detection Quality as Problem-Oriented Approach to Stereo Vision Algorithms Estimation in Road Situation Analysis

Основная статьяВ данной работе рассматривается метод оценки качества алгоритмов детектирования препятствий на основе стереозрения, учитывающий особенности задачи распознавания дорожной ситуации, с малой трудоёмкостью подготовки тестовых данных. Описываемый подход был разработан для применения в автономных системах анализа дорожной ситуации, таких как беспилотные наземные транспортные средства или системы помощи водителю, и может также применяться для построения проблемноориентированных критериев оценки качества алгоритмов стереореконструкции. In this work we present a method for performance evaluation of stereo vision based obstacle detection techniques that takes into account the specifics of road situation analysis to minimize the effort required to prepare a test dataset. This approach has been designed to be implemented in systems such as selfdriving cars or driver assistance and can also be also used as problem-oriented quality criteria for stereo vision algorithms