論文の概要: GDTM: An Indoor Geospatial Tracking Dataset with Distributed Multimodal Sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14136v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 21:24:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 17:13:35.115450
• Title: GDTM: An Indoor Geospatial Tracking Dataset with Distributed Multimodal Sensors
• Title（参考訳）: GDTM:分散マルチモーダルセンサを用いた屋内地理空間追跡データセット
• Authors: Ho Lyun Jeong, Ziqi Wang, Colin Samplawski, Jason Wu, Shiwei Fang, Lance M. Kaplan, Deepak Ganesan, Benjamin Marlin, Mani Srivastava
• Abstract要約: GDTMは、分散マルチモーダルセンサと再構成可能なセンサノード配置を備えた、マルチモーダルオブジェクトトラッキングのための9時間のデータセットである。 我々のデータセットは、マルチモーダルデータ処理のためのアーキテクチャの最適化など、いくつかの研究課題の探索を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.8714071146137
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Constantly locating moving objects, i.e., geospatial tracking, is essential for autonomous building infrastructure. Accurate and robust geospatial tracking often leverages multimodal sensor fusion algorithms, which require large datasets with time-aligned, synchronized data from various sensor types. However, such datasets are not readily available. Hence, we propose GDTM, a nine-hour dataset for multimodal object tracking with distributed multimodal sensors and reconfigurable sensor node placements. Our dataset enables the exploration of several research problems, such as optimizing architectures for processing multimodal data, and investigating models' robustness to adverse sensing conditions and sensor placement variances. A GitHub repository containing the code, sample data, and checkpoints of this work is available at https://github.com/nesl/GDTM.
• Abstract（参考訳）: 移動物体、すなわち地理空間追跡は、自律的な建築インフラにとって不可欠である。 高精度でロバストな地理空間追跡は、様々なセンサタイプからタイムアラインな同期データを必要とする大規模なデータセットを必要とするマルチモーダルセンサフュージョンアルゴリズムを利用することが多い。 しかし、そのようなデータセットは簡単には利用できない。 そこで本研究では,分散マルチモーダルセンサと再構成可能なセンサノード配置を用いた,多モーダル物体追跡のための9時間データセットGDTMを提案する。 このデータセットは,マルチモーダルデータの処理のためのアーキテクチャの最適化や,モデルのロバスト性の調査など,いくつかの研究課題の探索を可能にする。 この作業のコード、サンプルデータ、チェックポイントを含むGitHubリポジトリはhttps://github.com/nesl/GDTMで公開されている。

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