雷达鬼影数据集——汽车雷达数据中鬼影目标的评估
计算机视觉与模式识别
2024-04-03 v1
摘要
雷达传感器在高级驾驶辅助系统（ADAS）中有着悠久传统，并且在当前自动驾驶概念中也扮演着重要角色。其重要性在于对雨、雪、雾等气象效应的高鲁棒性，以及雷达通过多普勒效应测量相对径向速度差的能力。这些优势的原因，即大波长，也是雷达传感器的缺点之一。与相机或激光雷达传感器相比，典型交通场景中更多的表面相对于雷达发射信号显得平坦。这导致雷达信号中的多径反射或所谓的鬼影检测。鬼影目标是车辆感知流水线中潜在误检的主要来源。因此，能够将多径反射与直接反射区分开来非常重要。在本文中，我们提出了一个数据集，其中包含不同类型鬼影检测的详细手动标注。此外，评估了两种识别这类目标的不同方法。我们希望我们的数据集能鼓励更多研究人员从事多径目标抑制或利用领域的研究。
引用
@article{arxiv.2404.01437,
title = {The Radar Ghost Dataset -- An Evaluation of Ghost Objects in Automotive Radar Data},
author = {Florian Kraus and Nicolas Scheiner and Werner Ritter and Klaus Dietmayer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.01437},
year = {2024}
}