基于语义引导的 3D LiDAR 运动目标分割
计算机视觉与模式识别
2024-10-28 v1 机器人学
摘要
运动目标分割（MOS）是一项将运动车辆、行人等运动物体与周围静态环境区分开来的任务。MOS 的分割精度会影响里程计、地图构建与规划任务。本文提出一种用于运动目标分割的语义引导卷积神经网络。该网络以连续的 LiDAR 距离图像作为输入。网络不直接分割运动物体，而是依次进行基于单帧的语义分割和基于多帧的运动目标分割。语义分割模块为 MOS 模块提供语义先验，其中我们提出相邻帧关联（ASA）模块，将相邻帧的语义特征转换到同一坐标系以充分利用跨帧语义特征。最后，通过分析变换后特征之间的差异，可快速获得可靠的 MOS 结果。在 SemanticKITTI MOS 数据集上的实验结果证明了我们工作的有效性。
引用
@article{arxiv.2205.03186,
title = {Semantics-Guided Moving Object Segmentation with 3D LiDAR},
author = {Shuo Gu and Suling Yao and Jian Yang and Hui Kong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.03186},
year = {2024}
}
备注
This work has been submitted to the IEEE for possible publication