論文の概要: Full-Velocity Radar Returns by Radar-Camera Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10637v1
• Date: Tue, 24 Aug 2021 10:42:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-25 14:17:30.999212
• Title: Full-Velocity Radar Returns by Radar-Camera Fusion
• Title（参考訳）: レーダー・カメラ融合による全速度レーダリターン
• Authors: Yunfei Long, Daniel Morris, Xiaoming Liu, Marcos Castro, Punarjay Chakravarty, Praveen Narayanan
• Abstract要約: 本稿では、カメラ画像からの対応する光フローを用いて、ドップラー帰還のポイントワイド全速度推定法を提案する。 また、レーダ・カメラ対応を推定するニューラルネットワークを用いて、レーダ・リターンとカメラ画像の関連性にも対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.741391191916197
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A distinctive feature of Doppler radar is the measurement of velocity in the radial direction for radar points. However, the missing tangential velocity component hampers object velocity estimation as well as temporal integration of radar sweeps in dynamic scenes. Recognizing that fusing camera with radar provides complementary information to radar, in this paper we present a closed-form solution for the point-wise, full-velocity estimate of Doppler returns using the corresponding optical flow from camera images. Additionally, we address the association problem between radar returns and camera images with a neural network that is trained to estimate radar-camera correspondences. Experimental results on the nuScenes dataset verify the validity of the method and show significant improvements over the state-of-the-art in velocity estimation and accumulation of radar points.
• Abstract（参考訳）: ドップラーレーダーの特徴は、レーダー点の半径方向の速度を測定することである。 しかし, 物体速度推定と動的シーンにおけるレーダスイープの時間的統合の欠如は, 物体速度推定を損なう。 本稿では,レーダを融合したカメラがレーダに相補的な情報を提供することを認識し,カメラ画像からの対応する光フローを用いてドップラー帰還の点方向全速度推定を行う。 さらに,レーダーとカメラの対応を推定するニューラルネットワークを用いて,レーダのリターンとカメラ画像の関連付け問題に対処する。 nuScenesデータセットの実験結果は,提案手法の有効性を検証し,レーダ点の速度推定および蓄積における最先端の精度向上を示す。

関連論文リスト

• Radar Fields: Frequency-Space Neural Scene Representations for FMCW Radar [62.51065633674272]
  本稿では,アクティブレーダイメージア用に設計されたニューラルシーン再構成手法であるRadar Fieldsを紹介する。 提案手法では,暗黙的ニューラルジオメトリとリフレクタンスモデルを用いて,暗黙的な物理インフォームドセンサモデルを構築し,生のレーダ測定を直接合成する。 本研究では,密集した車両やインフラを備えた都市景観を含む,多様な屋外シナリオにおける手法の有効性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-07T20:44:48Z)
• Bootstrapping Autonomous Driving Radars with Self-Supervised Learning [13.13679517730015]
  レーダモデルの訓練は、大規模レーダデータの注釈付けのコストと難しさによって妨げられている。 本研究では,未ラベルのレーダデータを事前学習型レーダのみの埋め込みに活用して,自律型認識タスクを実現するための自己教師型学習フレームワークを提案する。 下流オブジェクト検出に使用する場合、提案するセルフスーパービジョンフレームワークが、最先端の教師付きベースラインの精度をmAPで5.8%向上できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T18:38:39Z)
• Semantic Segmentation of Radar Detections using Convolutions on Point Clouds [59.45414406974091]
  本稿では,レーダ検出を点雲に展開する深層学習手法を提案する。 このアルゴリズムは、距離依存クラスタリングと入力点雲の事前処理により、レーダ固有の特性に適応する。 我々のネットワークは、レーダポイント雲のセマンティックセグメンテーションのタスクにおいて、PointNet++に基づく最先端のアプローチよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T07:09:35Z)
• RadarFormer: Lightweight and Accurate Real-Time Radar Object Detection Model [13.214257841152033]
  レーダー中心のデータセットは、レーダー知覚のためのディープラーニング技術の開発にはあまり注目されていない。 本稿では,視覚深層学習における最先端技術を活用したトランスフォーマーモデルRadarFormerを提案する。 また、チャネルチャープ時マージモジュールを導入し、精度を損なうことなく、モデルのサイズと複雑さを10倍以上に削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-17T17:07:35Z)
• Complex-valued Convolutional Neural Networks for Enhanced Radar Signal Denoising and Interference Mitigation [73.0103413636673]
  本稿では,レーダセンサ間の相互干渉問題に対処するために,複合価値畳み込みニューラルネットワーク(CVCNN)を提案する。 CVCNNはデータ効率を高め、ネットワークトレーニングを高速化し、干渉除去時の位相情報の保存を大幅に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-29T10:06:29Z)
• Radar Artifact Labeling Framework (RALF): Method for Plausible Radar Detections in Datasets [2.5899040911480187]
  粗いレーダ点雲のラベル付けのためのクロスセンサレーダアーチファクトラベルフレームワーク(RALF)を提案する。 RALFは、レーダーの生検出のための可視性ラベルを提供し、アーティファクトとターゲットを区別する。 半手動ラベル付き地上真理データセットの3.28cdot106$ポイントの誤差測定値を評価することにより,結果を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-03T15:11:31Z)
• LiRaNet: End-to-End Trajectory Prediction using Spatio-Temporal Radar Fusion [52.59664614744447]
  本稿では,レーダセンサ情報と広範に使用されているライダーと高精細度(HD)マップを用いた新しい終端軌道予測手法LiRaNetを提案する。 自動車レーダーは、リッチで補完的な情報を提供し、より長い距離の車両検出と即時速度測定を可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-02T00:13:00Z)
• Depth Estimation from Monocular Images and Sparse Radar Data [93.70524512061318]
  本稿では,ディープニューラルネットワークを用いた単眼画像とレーダ点の融合により,より正確な深度推定を実現する可能性を検討する。 レーダ測定で発生するノイズが,既存の融合法の適用を妨げている主要な理由の1つであることが判明した。 実験はnuScenesデータセット上で行われ、カメラ、レーダー、LiDARの記録を様々な場面と気象条件で記録する最初のデータセットの1つである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-30T19:01:33Z)
• RadarNet: Exploiting Radar for Robust Perception of Dynamic Objects [73.80316195652493]
  我々は、自動運転車の文脈における認識のためにRadarを利用する問題に取り組む。 我々は、LiDARとRadarの両方のセンサーを知覚に利用した新しいソリューションを提案する。 RadarNetと呼ばれる我々のアプローチは、ボクセルベースの早期核融合と注意に基づく後期核融合を特徴としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-28T17:15:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。