面向自动驾驶的多传感器三维目标框优化
计算机视觉与模式识别
2019-11-20 v2
摘要
我们提出了一种在自动驾驶背景下具有多传感器优化功能的三维目标检测系统。在我们的框架中，单目相机作为基础传感器，用于二维目标提议和初始三维包围框预测。而立体相机和激光雷达被视为自适应插件式传感器，用于优化三维框定位性能。对于原始测量域中的每个观测元素（例如立体相机的像素、激光雷达的三维点），我们将局部几何建模为实例向量表示，其指示了每个元素相对于目标坐标系的三维坐标。利用这种统一的几何表示，三维目标位置可通过立体光度对齐或点云对齐进行统一优化。我们在 KITTI 目标基准上展示了优于最先进单目、立体方法的三维检测与定位性能，以及与基线激光雷达方法具有竞争力的性能。
引用
@article{arxiv.1909.04942,
title = {Multi-Sensor 3D Object Box Refinement for Autonomous Driving},
author = {Peiliang Li and Siqi Liu and Shaojie Shen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.04942},
year = {2019}
}