論文の概要: TUMTraf Event: Calibration and Fusion Resulting in a Dataset for Roadside Event-Based and RGB Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08474v2
• Date: Sat, 9 Mar 2024 19:29:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 14:41:00.467681
• Title: TUMTraf Event: Calibration and Fusion Resulting in a Dataset for Roadside Event-Based and RGB Cameras
• Title（参考訳）: TUMTraf Event: ロードサイドイベントベースおよびRGBカメラのデータセットにおける校正と融合の結果
• Authors: Christian Cre{\ss}, Walter Zimmer, Nils Purschke, Bach Ngoc Doan, Sven Kirchner, Venkatnarayanan Lakshminarasimhan, Leah Strand, Alois C. Knoll
• Abstract要約: インテリジェントトランスポーテーションシステム(ITS)のイベントベースカメラ 非常に高い時間分解能とダイナミックレンジを提供し、動きのぼやけをなくし、夜間の検知性能を向上させることができる。 しかし、イベントベースの画像は従来のRGBカメラの画像と比べて色やテクスチャが欠けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.57694345706197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Event-based cameras are predestined for Intelligent Transportation Systems (ITS). They provide very high temporal resolution and dynamic range, which can eliminate motion blur and improve detection performance at night. However, event-based images lack color and texture compared to images from a conventional RGB camera. Considering that, data fusion between event-based and conventional cameras can combine the strengths of both modalities. For this purpose, extrinsic calibration is necessary. To the best of our knowledge, no targetless calibration between event-based and RGB cameras can handle multiple moving objects, nor does data fusion optimized for the domain of roadside ITS exist. Furthermore, synchronized event-based and RGB camera datasets considering roadside perspective are not yet published. To fill these research gaps, based on our previous work, we extended our targetless calibration approach with clustering methods to handle multiple moving objects. Furthermore, we developed an early fusion, simple late fusion, and a novel spatiotemporal late fusion method. Lastly, we published the TUMTraf Event Dataset, which contains more than 4,111 synchronized event-based and RGB images with 50,496 labeled 2D boxes. During our extensive experiments, we verified the effectiveness of our calibration method with multiple moving objects. Furthermore, compared to a single RGB camera, we increased the detection performance of up to +9 % mAP in the day and up to +13 % mAP during the challenging night with our presented event-based sensor fusion methods. The TUMTraf Event Dataset is available at https://innovation-mobility.com/tumtraf-dataset.
• Abstract（参考訳）: イベントベースのカメラは、Intelligent Transportation Systems (ITS) に先行している。 非常に高い時間分解能とダイナミックレンジを提供し、動きのぼやけをなくし、夜間の検知性能を向上させることができる。 しかし、イベントベースの画像は従来のRGBカメラの画像と比べて色やテクスチャが欠けている。 それを考えると、イベントベースと従来のカメラ間のデータ融合は、両方のモダリティの強みを組み合わせることができる。 この目的のためには、余分なキャリブレーションが必要である。 我々の知る限りでは、イベントベースカメラとRGBカメラの無目標校正は複数の移動物体を扱えないし、道端のITS領域に最適化されたデータ融合も存在しない。 さらに、路面視点を考慮した同期イベントベースおよびRGBカメラデータセットもまだ公開されていない。 これらの研究ギャップを埋めるために、我々は、複数の移動物体を扱うクラスタリング手法を用いて、ターゲットレスキャリブレーションアプローチを拡張した。 さらに,早期核融合,簡易後期核融合,新しい時空間的後期核融合法を開発した。 最後に,50,496個のラベル付き2Dボックスを備えた4,111以上の同期イベントベースおよびRGBイメージを含むTUMTraf Event Datasetを公開した。 広範な実験において,複数の移動物体を用いたキャリブレーション手法の有効性を確認した。 さらに,1台のRGBカメラと比較して,イベントベースセンサフュージョン法を用いて夜間の夜間における検出性能は,日中最大+9 % mAP,最大+13 % mAPまで向上した。 TUMTraf Event Datasetはhttps://innovation-mobility.com/tumtraf-datasetで公開されている。

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