LARD——着陆进近跑道检测——基于视觉着陆的数据集
计算机视觉与模式识别
2023-04-24 v2 人工智能
摘要
随着对自主系统兴趣的持续增长，主要挑战之一是收集充足且具有代表性的真实世界数据。尽管航空航天领域对自主着陆系统有强烈的实用和商业兴趣，但缺乏开放源代码的航拍图像数据集。为解决此问题，我们提出了一个名为LARD的高质量航拍图像数据集，用于进近和着陆阶段的跑道检测任务。该数据集大部分由合成图像组成，但我们也提供了来自真实着陆录像的手动标注图像，以将检测任务扩展到更真实的场景。此外，我们提供了生成器，可生成此类合成前视图像，并通过几何变换实现跑道拐角的自动标注。该数据集为进一步研究（如数据集质量分析或开发应对检测任务的模型）铺平了道路。数据、代码和更多最新信息见 https://github.com/deel-ai/LARD
引用
@article{arxiv.2304.09938,
title = {LARD -- Landing Approach Runway Detection -- Dataset for Vision Based Landing},
author = {Mélanie Ducoffe and Maxime Carrere and Léo Féliers and Adrien Gauffriau and Vincent Mussot and Claire Pagetti and Thierry Sammour},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.09938},
year = {2023}
}