通过摄像头-雷达交叉检查提升在线3D多目标跟踪性能
计算机视觉与模式识别
2024-07-22 v1
摘要
在自动驾驶领域，基于来自多种传感器数据的多模态感知技术已取得显著进展。有效超越基于单一模态检测器的性能仍是一个活跃的挑战。本文利用摄像头在透视视图和雷达在鸟瞰图（BEV）中的各自优势，大幅提升整体检测和跟踪性能。我们的方法，称为Camera-Radar Associated Fusion Tracking Booster（CRAFTBooster），是首次针对跟踪阶段的雷达-摄像头融合进行提升，旨在提高3D多目标跟踪准确性。在K-Radaar数据集上实现了5-6%的IDF1跟踪性能提升，验证了有效传感器融合在推动自动驾驶方面的潜力。
引用
@article{arxiv.2407.13937,
title = {Boosting Online 3D Multi-Object Tracking through Camera-Radar Cross Check},
author = {Sheng-Yao Kuan and Jen-Hao Cheng and Hsiang-Wei Huang and Wenhao Chai and Cheng-Yen Yang and Hugo Latapie and Gaowen Liu and Bing-Fei Wu and Jenq-Neng Hwang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.13937},
year = {2024}
}
备注
2024 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)