Przeskocz do nawigacji głównej Przeskocz do wyszukiwania Przeskocz do głównej treści

Saliency map based analysis for prediction of car driving difficulty in Google street view scenes

Wyniki badań: Rozdział w książce/raport/materiał konferencyjnyWkład w konferencjęrecenzja

6 Cytowania z bazy Scopus

Abstrakt

The paper describes how the saliency maps - computational models of visual attention can be used to predict car driving difficulty. The peak number and areas are analyzed for the images are obtained from Google Street View. As a ground truth the crowd sourced average human responses on the speed and subjective driving difficulty are used.

Język oryginałuangielski
Tytuł publikacji goszczącejInternational Conference of Numerical Analysis and Applied Mathematics, ICNAAM 2017
RedaktorzyCharalambos Tsitouras, Theodore Simos, Theodore Simos, Theodore Simos, Theodore Simos, Theodore Simos
WydawcaAmerican Institute of Physics Inc.
ISBN (elektroniczny)9780735416901
Identyfikatory DOI
Status publikacjiOpublikowano - 10 lip 2018
WydarzenieInternational Conference of Numerical Analysis and Applied Mathematics, ICNAAM 2017 - Thessaloniki, Grecja
Czas trwania: 25 wrz 201730 wrz 2017

Seria publikacji

NazwaAIP Conference Proceedings
Tom1978
ISSN (drukowany)0094-243X
ISSN (elektroniczny)1551-7616

Konferencja

KonferencjaInternational Conference of Numerical Analysis and Applied Mathematics, ICNAAM 2017
Kraj/TerytoriumGrecja
MiejscowośćThessaloniki
Okres25/09/1730/09/17

Obszary tematyczne ASJC Scopus

  • Ogólna fizyka i astronomia

Fingerprint

Zanurz się w tematy badawcze publikacji „Saliency map based analysis for prediction of car driving difficulty in Google street view scenes”. Razem tworzą niepowtarzalny odcisk palca.

Cytowanie