VPGNet : Réseau guidé par le point de fuite pour la détection et la reconnaissance des lignes de lane et des marques routières

Dans cet article, nous proposons un réseau multi-tâches unifié et entraînable de bout en bout qui gère conjointement la détection et la reconnaissance des lignes de guidage et des marquages routiers, guidé par un point de fuite sous des conditions météorologiques défavorables. Nous abordons les conditions pluvieuses et d'éclairage faible, qui n'ont pas été largement étudiées jusqu'à présent en raison des défis évidents. Par exemple, les images prises par temps de pluie sont soumises à une faible luminosité, tandis que les routes mouillées provoquent des réflexions lumineuses et altèrent l'apparence des lignes de guidage et des marquages routiers. La nuit, une distorsion des couleurs se produit sous éclairage limité. En conséquence, aucun jeu de données de référence n'existe et seules quelques algorithmes développés fonctionnent dans des conditions météorologiques difficiles. Pour remédier à ce manque, nous avons constitué un jeu de données de référence pour les lignes de guidage et les marquages routiers composé d'environ 20 000 images avec 17 classes de lignes de guidage et de marquages routiers sous quatre scénarios différents : sans pluie, pluie légère, pluie forte et nuit. Nous avons formé et évalué plusieurs versions du réseau multi-tâches proposé afin de valider l'importance de chaque tâche. L'approche résultante, VPGNet (Vanishing Point Guided Network), peut détecter et classer les lignes de guidage et les marquages routiers, ainsi que prédire un point de fuite en une seule passe avant. Les résultats expérimentaux montrent que notre approche atteint une haute précision et robustesse sous diverses conditions en temps réel (20 ips). Le jeu de données de référence et le modèle VPGNet seront mis à disposition publiquement.