再構成可能ボクセル:LiDARに基づく点群のための新しい表現【JST・京大機械翻訳】

Wang Tai; Zhu Xinge; Lin Dahua

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211034361849 整理番号：22P0131622

再構成可能ボクセル:LiDARに基づく点群のための新しい表現【JST・京大機械翻訳】

Reconfigurable Voxels: A New Representation for LiDAR-Based Point Clouds

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (3件)： , ,
資料名：
発行年： 2020年04月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年10月27日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

LiDARは,環境を感知する自律駆動システムのための重要な方法である。LiDARによって得るポイントクラウドは,通常,低密度で不規則な分布を示して,3D対象物,特に小型で遠隔であるそれらの検出に大きい挑戦を課した。この困難に取り組むために,3Dポイントクラウドから表現を構築する新しいアプローチである再構成可能ボクセルを提案した。具体的には,偏ったランダムウォークスキームを考案し,局所空間分布に基づく固定数のボクセルを用いて各近傍を適応的にカバーし,選択した近傍における点を統合することにより表現を生成する。このアプローチが,特にスパース領域に対して,ボクセル特徴の安定性を効果的に改善することを経験的に見出した。NuScene,Lyft,およびKITTIを含む多重ベンチマークに関する実験結果は,この新表現が,目立たないオーバヘッドコストを起こさずに,小型および遠隔物体に対する検出性能を著しく改良できることを示した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識 , 地形データの処理

, , , ,

前のページに戻る