A Deep Analysis of the Existing Datasets for Traffic Light State Recognition
Fernandez Lopez, Carlos
1; Guindel, C.; Salscheider, N.-O.; Stiller, C. 2
1 Institut für Mess- und Regelungstechnik (MRT), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
1; Guindel, C.; Salscheider, N.-O.; Stiller, C. 21 Institut für Mess- und Regelungstechnik (MRT), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Universität Karlsruhe (TH) – Einrichtungen in Verbindung mit der Universität (Einrichtungen in Verbindung mit der Universität) FZI Forschungszentrum Informatik (FZI) Institut für Mess- und Regelungstechnik (MRT) Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT) |
| Publikationstyp | Proceedingsbeitrag |
| Publikationsjahr | 2018 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 978-1-72810-323-5 KITopen-ID: 1000090990 |
| Erschienen in | 21st IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems, ITSC 2018; Maui; United States; 4 November 2018 through 7 November 2018 |
| Veranstaltung | 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2018), Maui, Hawaii, 04.11.2018 – 07.11.2018 |
| Verlag | Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) |
| Seiten | 248-254 |
| Schlagwörter | Image color analysis;Cameras;Sensors;Autonomous vehicles;Transforms;Task analysis;traffic light;classification;CNN;datasets |
| Nachgewiesen in | Dimensions Scopus |
| Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung |