DSEC：用于驾驶场景的立体事件相机数据集
计算机视觉与模式识别
2021-03-11 v1 机器人学
摘要
自动驾驶曾是一项学术探索，在过去十年中获得了前所未有的企业资助。尽管如此，当前自动驾驶汽车的运行条件大多局限于理想场景。这意味着在夜间、日出和日落等具有挑战性的光照条件下驾驶仍是一个开放问题。在这些情况下，标准相机在低光和高动态范围性能方面正被推向极限。为应对这些挑战，我们提出了DSEC，这是一个包含此类严苛光照条件并提供丰富感官数据的新数据集。DSEC提供来自两个彩色帧相机和两个高分辨率单色事件相机的宽基线立体设置数据。此外，我们收集了激光雷达数据和RTK GPS测量值，两者均与所有相机数据硬件同步。该数据集的一个显著特征是包含了高分辨率事件相机。事件相机因其高时间分辨率和高动态范围性能而受到越来越多的关注。然而，由于其新颖性，驾驶场景中的事件相机数据集十分稀少。本工作提出了首个高分辨率、大规模的事件相机立体数据集。该数据集包含53个通过在多种光照条件下驾驶收集的序列，并提供真实视差，用于基于事件的立体算法的开发与评估。
引用
@article{arxiv.2103.06011,
title = {DSEC: A Stereo Event Camera Dataset for Driving Scenarios},
author = {Mathias Gehrig and Willem Aarents and Daniel Gehrig and Davide Scaramuzza},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.06011},
year = {2021}
}
备注
IEEE Robotics and Automation Letters