要約
自動運転における動作検出は、基本的な課題である一方で非常に困難なタスクです。特に高速道路のようなシーンでは、遠隔の物体に対する注意をより一層払う必要があります。遠方の車両を対象として、光学フローフィールド情報を入力として使用し、ニューラルネットワークモデルを動作状態の分類に訓練しました。実験結果は高い精度を示しており、当社のアイデアが実現可能かつ有望であることが確認されました。訓練されたモデルは近接する車両に対しても許容可能な性能を達成しています。本研究は PyTorch で実装されました。nuScenes、FastFlowNet、RAFT などのオープンツールが使用されています。可視化ビデオは以下の URL からご覧いただけます: https://www.youtube.com/playlist?list=PLVVrWgq4OrlBnRebmkGZO1iDHEksMHKGk 。