Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Event-based Vision meets Deep Learning on Steering Prediction for Self-driving Cars
Año:2018
Áreas de investigación
  • Tecnología electrónica y de las comunicaciones
Datos
Descripción
Event cameras are bio-inspired vision sensors that naturally capture the dynamics of a scene, filtering out redundant information. This paper presents a deep neural network approach that unlocks the potential of event cameras on a challenging motion-estimation task: prediction of a vehicle's steering angle. To make the best out of this sensor-algorithm combination, we adapt state-of-the-art convolutional architectures to the output of event sensors and extensively evaluate the performance of our approach on a publicly available large scale event-camera dataset (~1000 km). We present qualitative and quantitative explanations of why event cameras allow robust steering prediction even in cases where traditional cameras fail, e.g. challenging illumination conditions and fast motion. Finally, we demonstrate the advantages of leveraging transfer learning from traditional to event-based vision, and show that our approach outperforms state-of-the-art algorithms based on standard cameras.
Internacional
Si
Nombre congreso
IEEE Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
Tipo de participación
970
Lugar del congreso
Salt Lake City (UT), EEUU
Revisores
Si
ISBN o ISSN
DOI
Fecha inicio congreso
18/06/2018
Fecha fin congreso
22/06/2018
Desde la página
5419
Hasta la página
5427
Título de las actas
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Ana Isabel Maqueda Nieto (UPM)
  • Autor: Antonio Loquercio (University of Zurich)
  • Autor: Guillermo Gallego (University of Zurich)
  • Autor: Narciso Garcia Santos (UPM)
  • Autor: Davide Scaramuzza (University of Zurich)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Tratamiento de Imágenes (GTI)
  • Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
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