多视角相机BEV感知中遮挡效应的最小化——多传感器融合方法
计算机视觉与模式识别
2025-01-13 v1
摘要
自动驾驶技术正在快速发展，为更安全更高效的交通提供潜力。然而，这些系统的性能会因环境因素如污垢、灰尘、雨雾等导致的传感器遮挡而受到显著影响。这些遮挡严重影响基于视觉的任务，如目标检测、车辆分割和车道识别。在本文中，我们通过将nuScenes数据集中多视角相机图像中遮挡的效应投影到鸟瞰图(BEV)域来分析各种遮挡对相机传感器的影响。这种方法允许我们分析遮挡在BEV域中的空间分布如何影响车辆分割准确性。尽管传感器技术和多传感器融合取得了显著进展，但现有文献中关于相机遮挡对BEV基于感知系统影响的具体问题仍存差距。为解决这一差距，我们使用一种多传感器融合技术，将激光雷达和雷达传感器数据集成，以缓解被遮挡摄像机导致的性能下降。我们的发现表明，这种方法显著增强了车辆分割任务的准确性和鲁棒性，从而实现更可靠的自动驾驶系统。
引用
@article{arxiv.2501.05997,
title = {Minimizing Occlusion Effect on Multi-View Camera Perception in BEV with Multi-Sensor Fusion},
author = {Sanjay Kumar and Hiep Truong and Sushil Sharma and Ganesh Sistu and Tony Scanlan and Eoin Grua and Ciarán Eising},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.05997},
year = {2025}
}
备注
Accepted form publishing at the Electronic Imaging - Autonomous Vehicles and Machines Conference