ビジュアル知覚

機械学習および深層学習を使用して車線境界線、歩行者、車両、その他のオブジェクトを検出

機械学習と深層学習の手法を使用してオブジェクトを検出できます。ランダムサンプルコンセンサス (RANSAC) アルゴリズムを使用して放物線または 3 次の車線境界線をセグメント化、検出、モデル化することもできます。オブジェクトを検出した後に、Automated Driving Toolbox™ の関数を使用して、検出を評価および可視化します。

関数

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機械学習を使用したオブジェクトの検出

`peopleDetectorACF`	集約チャネル特徴を使用した人物の検出
`vehicleDetectorACF`	集約チャネル特徴を使用した車両検出器の読み込み
`acfObjectDetector`	Detect objects using aggregate channel features
`configureDetectorMonoCamera`	Configure object detector for using calibrated monocular camera
`acfObjectDetectorMonoCamera`	Detect objects in monocular camera using aggregate channel features
`trainACFObjectDetector`	ACF オブジェクト検出器に学習させる
`objectDetectorTrainingData`	オブジェクト検出器用の学習データの作成
`vision.PeopleDetector`	HOG 特徴を使用した直立の人物の検出
`vision.CascadeObjectDetector`	Viola-Jones アルゴリズムを使用したオブジェクトの検出
`trainCascadeObjectDetector`	カスケード型オブジェクト検出器モデルの学習

深層学習を使用したオブジェクトの検出

`vehicleDetectorFasterRCNN`	Faster R-CNN を使用した車両検出
`fastRCNNObjectDetector`	Detect objects using Fast R-CNN deep learning detector
`fasterRCNNObjectDetector`	Faster R-CNN 深層学習の検出器を使用したオブジェクトの検出
`configureDetectorMonoCamera`	Configure object detector for using calibrated monocular camera
`fastRCNNObjectDetectorMonoCamera`	Detect objects in monocular camera using Fast R-CNN deep learning detector
`fasterRCNNObjectDetectorMonoCamera`	Detect objects in monocular camera using Faster R-CNN deep learning detector
`ssdObjectDetectorMonoCamera`	Detect objects in monocular camera using SSD deep learning detector
`yolov2ObjectDetectorMonoCamera`	Detect objects in monocular camera using YOLO v2 deep learning detector
`yolov4ObjectDetectorMonoCamera`	Detect objects in monocular camera using YOLO v4 deep learning detector
`trainFasterRCNNObjectDetector`	Faster R-CNN 深層学習オブジェクト検出器の学習
`trainFastRCNNObjectDetector`	Fast R-CNN 深層学習オブジェクト検出器の学習
`vehicleDetectorYOLOv2`	Detect vehicles using YOLO v2 Network
`trainYOLOv2ObjectDetector`	Train YOLO v2 object detector
`objectDetectorTrainingData`	オブジェクト検出器用の学習データの作成

車線境界線の検出とモデル化

`segmentLaneMarkerRidge`	Detect lanes in a grayscale intensity image
`findParabolicLaneBoundaries`	Find boundaries using parabolic model
`parabolicLaneBoundary`	Parabolic lane boundary model
`findCubicLaneBoundaries`	Find boundaries using cubic model
`cubicLaneBoundary`	Cubic lane boundary model
`computeBoundaryModel`	Obtain y-coordinates of lane boundaries given x-coordinates
`insertLaneBoundary`	Insert lane boundary into image
`fitPolynomialRANSAC`	Fit polynomial to points using RANSAC
`ransac`	ノイズを含むデータへのモデルの当てはめ

検出の評価

`evaluateDetectionPrecision`	オブジェクト検出の適合率メトリクスの評価
`evaluateDetectionMissRate`	Evaluate miss rate metric for object detection
`evaluateLaneBoundaries`	Evaluate lane boundary models against ground truth

検出の可視化

`insertText`	イメージまたはビデオへのテキストの挿入
`insertShape`	イメージまたはビデオへの形状の挿入
`insertMarker`	イメージまたはビデオにマーカーを挿入
`insertLaneBoundary`	Insert lane boundary into image
`insertObjectAnnotation`	トゥルーカラーイメージ、グレースケールイメージ、またはビデオストリームに注釈を付ける
`vision.DeployableVideoPlayer`	Display video
`vision.VideoPlayer`	ビデオの再生またはイメージの表示

注目の例

Visual Perception Using Monocular Camera

Construct a monocular camera sensor simulation capable of lane boundary and vehicle detections.

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Generate Code for Lane Marker Detector

Generate C++ code for lane marker detector and validate the functional equivalence using software-in-the-loop (SIL) simulation.

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Automate Testing for Lane Marker Detector

Automate the testing of a lane marker detector algorithm and generated code.

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Train a Deep Learning Vehicle Detector

Train a vision-based vehicle detector using deep learning.

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Generate Code for Vision Vehicle Detector

Generate deployable code for a monocular-camera-based vehicle detector and validate the functional equivalence with simulation.

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Automate Testing for Vision Vehicle Detector

Automate the testing of a vehicle detector and generated code.

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Track Multiple Vehicles Using a Camera

Detect and track multiple vehicles with a monocular camera mounted in a vehicle.

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Perception-Based Parking Spot Detection Using Unreal Engine Simulation

Build a bird's-eye-view map of a parking lot using semantically segmented images from the ego vehicle camera, and detect empty parking spots from the map.

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