Fugu-MT 論文翻訳(概要): Weighted Bayesian Gaussian Mixture Model for Roadside LiDAR Object Detection

論文の概要: Weighted Bayesian Gaussian Mixture Model for Roadside LiDAR Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09804v4
Date: Fri, 24 Mar 2023 06:22:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-27 18:49:41.453368
Title: Weighted Bayesian Gaussian Mixture Model for Roadside LiDAR Object Detection
Title（参考訳）: 道路側LiDAR物体検出のための重み付きベイズガウス混合モデル
Authors: Tianya Zhang, Yi Ge, Peter J. Jin
Abstract要約: 背景モデリングは、静的な背景成分を減じることで移動目標を検出するインテリジェントな監視システムに広く利用されている。多くの道路沿いのLiDARオブジェクト検出手法は、新しいデータポイントと事前訓練されたバックグラウンド参照を比較して前景点をフィルタリングする。本稿では,各LiDAR点の標高と方位値に基づいて,生のLiDARデータを構造化表現に変換する。提案手法は,2つの最先端の道路背景モデル,コンピュータビジョンベンチマーク,深層学習ベースラインを比較し,交通量と難易度で評価された点,対象,経路レベルを比較した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5156484100374059
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Background modeling is widely used for intelligent surveillance systems to detect moving targets by subtracting the static background components. Most roadside LiDAR object detection methods filter out foreground points by comparing new data points to pre-trained background references based on descriptive statistics over many frames (e.g., voxel density, number of neighbors, maximum distance). However, these solutions are inefficient under heavy traffic, and parameter values are hard to transfer from one scenario to another. In early studies, the probabilistic background modeling methods widely used for the video-based system were considered unsuitable for roadside LiDAR surveillance systems due to the sparse and unstructured point cloud data. In this paper, the raw LiDAR data were transformed into a structured representation based on the elevation and azimuth value of each LiDAR point. With this high-order tensor representation, we break the barrier to allow efficient high-dimensional multivariate analysis for roadside LiDAR background modeling. The Bayesian Nonparametric (BNP) approach integrates the intensity value and 3D measurements to exploit the measurement data using 3D and intensity info entirely. The proposed method was compared against two state-of-the-art roadside LiDAR background models, computer vision benchmark, and deep learning baselines, evaluated at point, object, and path levels under heavy traffic and challenging weather. This multimodal Weighted Bayesian Gaussian Mixture Model (GMM) can handle dynamic backgrounds with noisy measurements and substantially enhances the infrastructure-based LiDAR object detection, whereby various 3D modeling for smart city applications could be created.
Abstract（参考訳）: 背景モデリングは、静的な背景成分を減じることで移動目標を検出するインテリジェントな監視システムに広く利用されている。多くの道端lidarオブジェクト検出手法は、多くのフレーム(ボクセル密度、近傍数、最大距離など)の記述統計に基づいて、新しいデータポイントと事前訓練された背景参照を比較して、前景ポイントをフィルタリングする。しかし、これらのソリューションは高トラフィック下では非効率であり、パラメータ値はあるシナリオから別のシナリオへの転送が困難である。初期の研究では、ビデオベースシステムに広く用いられている確率論的背景モデリング手法は、疎小で非構造化のクラウドデータのため、ロードサイドのLiDAR監視システムには適していないと考えられていた。本稿では,各LiDAR点の標高と方位値に基づいて,生のLiDARデータを構造化表現に変換する。この高次テンソル表現により、道路側LiDAR背景モデリングのための効率的な高次元多変量解析を可能にする障壁を破る。ベイズ非パラメトリック(BNP)アプローチは、強度値と3D計測を統合し、3Dと強度情報を完全に活用する。提案手法は,2つの最先端の道路背景モデル,コンピュータビジョンベンチマーク,深層学習ベースラインを比較し,交通量と難易度で評価された点,対象,経路レベルを比較した。このマルチモーダル重み付きベイズ混合モデル(GMM)は、ノイズ測定により動的バックグラウンドを処理でき、インフラベースのLiDARオブジェクト検出を大幅に強化し、スマートシティアプリケーションのための様々な3Dモデリングを作成することができる。

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