iOSPointMapper：基于移动 AI 的实时行人和可达性映射
计算机视觉与模式识别
2025-12-30 v1
摘要
准确、及时的人行道数据对于构建可访问且包容性的行人基础设施至关重要，但当前的数据收集方法往往成本高昂、碎片化且难以规模化。我们介绍了 iOSPointMapper，这是一个移动应用程序，可在现场实时、面向隐私的人行道映射，利用最新一代 iPhone 和 iPad。该系统利用基于设备的语义分割、LiDAR 基于深度估计以及融合 GPS/IMU 数据来检测和定位人行道相关特征，如交通标志、交通灯和柱子。为确保透明度并提高数据质量，iOSPointMapper 集成了用户引导的注释界面，用于在提交前验证系统输出。收集的数据被匿名化并发送到交通数据交换计划（Transportation Data Exchange Initiative, TDEI），在那里它无缝地与更广泛的多模式交通数据集集成。对系统特征检测和空间映射性能的详细评估揭示了该应用程序实现行人映射潜力的能力。正是这些能力提供了一种可扩展且以用户为中心的方法，用于弥合行人数据关键差距。
引用
@article{arxiv.2512.22392,
title = {iOSPointMapper: RealTime Pedestrian and Accessibility Mapping with Mobile AI},
author = {Himanshu Naidu and Yuxiang Zhang and Sachin Mehta and Anat Caspi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.22392},
year = {2025}
}