面向长距离 LiDAR 语义分割的预处理与后处理体素方法
计算机视觉与模式识别
2026-01-15 v1
摘要
近年来针对 LiDAR 语义分割开展了大量研究，提出了多种新型最先进模型。然而，大多数研究聚焦于单次扫描点云，在户外长距离场景中表现受限，因为忽略了时间序列信息。此外，变密度和遮挡构成单次扫描方法的重要挑战。本文提出了一种 LiDAR 点云预处理和后处理方法。该多阶段方法结合多扫描环境下的最先进模型，旨在解决上述挑战。我们通过定量评估展示了该方法在单扫描设置下的优势。特别地，在中等距离我们实现了超过5个百分点的 mIoU 性能提升，在远距离我们实现了超过10个百分点的 mIoU 性能提升。这对于长距离的3D语义场景理解以及允许离线处理的应用至关重要。
引用
@article{arxiv.2405.10046,
title = {A Preprocessing and Postprocessing Voxel-based Method for LiDAR Semantic Segmentation Improvement in Long Distance},
author = {Andrea Matteazzi and Pascal Colling and Michael Arnold and Dietmar Tutsch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.10046},
year = {2026}
}