MAROON：用于联合表征近场高分辨率射频与光学深度成像技术的数据集
图像与视频处理
2025-11-11 v4 计算机视觉与模式识别
摘要
利用波长特定的距离或深度传感器的互补优势，对于自主驾驶等鲁棒的计算机辅助任务至关重要。尽管如此，在光学深度传感器与近距离工作的雷达之间的交叉领域仍鲜有研究，即目标距离传感器仅分米远。随着对近场工作的高分辨率成像雷达的兴趣日益增长，问题出现了这些传感器与传统光学对应物相比如何表现。在这项工作中，我们承担了联合表征来自光学和射频领域的深度成像器的独特挑战，使用多模态空间校准。我们从四个深度成像器收集数据，包括三个具有不同工作原理的光学传感器和一个成像雷达。我们全面评估了它们相对于不同物体材料、几何形状和物体-传感器距离的深度测量。具体来说，我们揭示了部分透明材料的散射效应，并研究了射频信号的响应。所有物体测量将以多模态数据集的形式公开，称为MAROON。
引用
@article{arxiv.2411.00527,
title = {MAROON: A Dataset for the Joint Characterization of Near-Field High-Resolution Radio-Frequency and Optical Depth Imaging Techniques},
author = {Vanessa Wirth and Johanna Bräunig and Nikolai Hofmann and Martin Vossiek and Tim Weyrich and Marc Stamminger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.00527},
year = {2025}
}