論文の概要: Roadside Lidar Vehicle Detection and Tracking Using Range And Intensity Background Subtraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.04756v1
• Date: Thu, 13 Jan 2022 00:54:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-15 01:14:42.041524
• Title: Roadside Lidar Vehicle Detection and Tracking Using Range And Intensity Background Subtraction
• Title（参考訳）: 距離・強度背景サブトラクションを用いた路面ライダー車両の検出と追跡
• Authors: Tianya Zhang and Peter J. Jin
• Abstract要約: 本稿では,2つの教師なし学習アルゴリズムを組み合わせた道路側LiDAR物体検出手法を提案する。 この手法は商用トラフィックデータ収集プラットフォームに対して検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present the solution of roadside LiDAR object detection using a combination of two unsupervised learning algorithms. The 3D point clouds data are firstly converted into spherical coordinates and filled into the azimuth grid matrix using a hash function. After that, the raw LiDAR data were rearranged into spatial-temporal data structures to store the information of range, azimuth, and intensity. Dynamic Mode Decomposition method is applied for decomposing the point cloud data into low-rank backgrounds and sparse foregrounds based on intensity channel pattern recognition. The Triangle Algorithm automatically finds the dividing value to separate the moving targets from static background according to range information. After intensity and range background subtraction, the foreground moving objects will be detected using a density-based detector and encoded into the state-space model for tracking. The output of the proposed model includes vehicle trajectories that can enable many mobility and safety applications. The method was validated against a commercial traffic data collection platform and demonstrated to be an efficient and reliable solution for infrastructure LiDAR object detection. In contrast to the previous methods that process directly on the scattered and discrete point clouds, the proposed method can establish the less sophisticated linear relationship of the 3D measurement data, which captures the spatial-temporal structure that we often desire.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2つの教師なし学習アルゴリズムを組み合わせた道路側LiDAR物体検出手法を提案する。 3次元点雲データはまず球面座標に変換し、ハッシュ関数を用いて方位格子行列に充填する。 その後、生のLiDARデータを時空間データ構造に再構成し、範囲、方位、強度の情報を記憶した。 動的モード分解法を用いて, 点雲データを低ランク背景とスパースフォアグラウンドに分解し, 強度チャネルパターン認識に基づく解析を行った。 トライアングルアルゴリズムは、移動対象を静止背景から範囲情報に従って分離する分割値を自動的に見つける。 前景の移動物体は、密度に基づく検出器を用いて検出され、追跡のための状態空間モデルに符号化される。 提案モデルの出力には、多くの移動および安全応用を可能にする車両軌道が含まれる。 この手法は商用トラフィックデータ収集プラットフォームに対して検証され、LiDARオブジェクト検出のための効率的で信頼性の高いソリューションであることが実証された。 飛散点雲と離散点雲を直接処理する従来の手法とは対照的に,提案手法は,我々がしばしば望む空間-時空間構造を捉えた3次元計測データのより洗練された線形関係を確立することができる。

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