LAA3D：用于3D空间中低空飞机检测与跟踪的基准
计算机视觉与模式识别
2025-11-25 v1
摘要
对低空飞机（LAA）的3D空间感知有助于实现精确的3D目标定位和行为理解。然而，针对3D LAA 感知的 数据集仍相对稀缺。为填补这一空白，我们提出LAA3D，一个大规模数据集，旨在推动低空航空器的3D检测和跟踪。LAA3D包含15,000张真实图像和600,000帧合成帧，覆盖多种场景，包括城市和郊区环境。它涵盖多种航空器类别，包括电垂直起降（eVTOL）飞机、微型航空器（MAV）和直升机。每个实例都标注了3D包围盒、类别标签和实例身份，支持3D目标检测、3D多目标跟踪（MOT）和6自由度姿态估计等任务。此外，我们建立了LAA3D基准，集成了多项任务和方法，采用统一的评估协议进行比较。进一步地，我们提出MonoLAA，一个单目3D检测基线，实现了来自变焦相机的稳健3D定位。在合成图像上预训练的模型在微调后能有效迁移到真实数据，显示出强大的仿真到现实的泛化能力。我们的LAA3D为低空3D目标感知领域的未来研究提供了全面的基础。
引用
@article{arxiv.2511.19057,
title = {LAA3D: A Benchmark of Detecting and Tracking Low-Altitude Aircraft in 3D Space},
author = {Hai Wu and Shuai Tang and Jiale Wang and Longkun Zou and Mingyue Guo and Rongqin Liang and Ke Chen and Yaowei Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.19057},
year = {2025}
}
备注
25 pages