論文の概要: DMNR: Unsupervised De-noising of Point Clouds Corrupted by Airborne Particles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05991v1
• Date: Wed, 10 May 2023 08:58:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-11 13:48:42.874950
• Title: DMNR: Unsupervised De-noising of Point Clouds Corrupted by Airborne Particles
• Title（参考訳）: DMNR:大気中の粒子による点雲の非監視的ノイズ化
• Authors: Chu Chen, Yanqi Ma, Bingcheng Dong, Junjie Cao
• Abstract要約: 我々は,動的マルチスレッドノイズ除去 (DMNR) と DMNR-H という2つの動的フィルタリング手法を開発した。 DMNRとDMNR-Hはどちらも2つのデータセットで有意な差で最先端の教師なし手法より優れている。 我々の手法は、雪や霧のような様々なLiDARセンサーや空中に浮かぶ粒子に対してより堅牢である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8358940907308805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LiDAR sensors are critical for autonomous driving and robotics applications due to their ability to provide accurate range measurements and their robustness to lighting conditions. However, airborne particles, such as fog, rain, snow, and dust, will degrade its performance and it is inevitable to encounter these inclement environmental conditions outdoors. It would be a straightforward approach to remove them by supervised semantic segmentation. But annotating these particles point wisely is too laborious. To address this problem and enhance the perception under inclement conditions, we develop two dynamic filtering methods called Dynamic Multi-threshold Noise Removal (DMNR) and DMNR-H by accurate analysis of the position distribution and intensity characteristics of noisy points and clean points on publicly available WADS and DENSE datasets. Both DMNR and DMNR-H outperform state-of-the-art unsupervised methods by a significant margin on the two datasets and are slightly better than supervised deep learning-based methods. Furthermore, our methods are more robust to different LiDAR sensors and airborne particles, such as snow and fog.
• Abstract（参考訳）: LiDARセンサーは、正確な距離測定と照明条件への堅牢性を提供する能力のため、自動運転やロボティクスの応用に欠かせない。 しかし, 霧, 雨, 雪, ダストなどの飛散粒子は, 性能を低下させ, 屋外の無秩序な環境に直面することは避けられない。 セマンティクスセグメンテーションを監督することでそれらを取り除くのは簡単なアプローチでしょう。 しかし、これらの粒子を巧みに注釈するのは非常に手間がかかる。 この問題に対処し、インクリメント条件下での知覚を高めるために、公用WADSおよびDENSEデータセット上のノイズ点とクリーン点の位置分布と強度特性の正確な解析により、動的マルチスレッドノイズ除去(DMNR)とDMNR-Hと呼ばれる2つの動的フィルタリング手法を開発した。 DMNRとDMNR-Hはどちらも2つのデータセットにおいて最先端の非教師付き手法よりも優れており、教師付き深層学習法よりも若干優れている。 さらに,本手法は,降雪や霧など,様々なLiDARセンサや空中粒子に対してより堅牢である。

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