Fugu-MT 論文翻訳(概要): CurbNet: Curb Detection Framework Based on LiDAR Point Cloud Segmentation

論文の概要: CurbNet: Curb Detection Framework Based on LiDAR Point Cloud Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16794v1
Date: Mon, 25 Mar 2024 14:13:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-26 19:53:16.561240
Title: CurbNet: Curb Detection Framework Based on LiDAR Point Cloud Segmentation
Title（参考訳）: CurbNet: LiDARポイントクラウドセグメンテーションに基づくカーブ検出フレームワーク
Authors: Guoyang Zhao, Fulong Ma, Yuxuan Liu, Weiqing Qi, Ming Liu,
Abstract要約: CurbNetは検出を抑えるための新しいフレームワークで、ポイントクラウドセグメンテーションを利用している。我々は7,100フレームからなる3D-Curbデータセットを開発した。 CurbNetは、わずか0.15mの許容率で0.95以上の例外的な平均値を達成したため、新しいベンチマークが確立された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.451629109566809
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Curb detection is an important function in intelligent driving and can be used to determine drivable areas of the road. However, curbs are difficult to detect due to the complex road environment. This paper introduces CurbNet, a novel framework for curb detection, leveraging point cloud segmentation. Addressing the dearth of comprehensive curb datasets and the absence of 3D annotations, we have developed the 3D-Curb dataset, encompassing 7,100 frames, which represents the largest and most categorically diverse collection of curb point clouds currently available. Recognizing that curbs are primarily characterized by height variations, our approach harnesses spatially-rich 3D point clouds for training. To tackle the challenges presented by the uneven distribution of curb features on the xy-plane and their reliance on z-axis high-frequency features, we introduce the multi-scale and channel attention (MSCA) module, a bespoke solution designed to optimize detection performance. Moreover, we propose an adaptive weighted loss function group, specifically formulated to counteract the imbalance in the distribution of curb point clouds relative to other categories. Our extensive experimentation on 2 major datasets has yielded results that surpass existing benchmarks set by leading curb detection and point cloud segmentation models. By integrating multi-clustering and curve fitting techniques in our post-processing stage, we have substantially reduced noise in curb detection, thereby enhancing precision to 0.8744. Notably, CurbNet has achieved an exceptional average metrics of over 0.95 at a tolerance of just 0.15m, thereby establishing a new benchmark. Furthermore, corroborative real-world experiments and dataset analyzes mutually validate each other, solidifying CurbNet's superior detection proficiency and its robust generalizability.
Abstract（参考訳）: カーブ検出はインテリジェントな運転において重要な機能であり、道路の乾燥領域を決定するのに使用できる。しかし、複雑な道路環境のため、縁石の検知は困難である。本稿では,検出を抑えるための新しいフレームワークであるCurbNetを紹介し,ポイントクラウドセグメンテーションを活用する。 3D-Curbデータセットは,3D-Curbデータセットと3Dアノテーションの欠如に対処し,最大かつ最も多種多様である3D-Curbデータセットを3D-Curbデータセットとして開発した。縁石が主に高さの変動によって特徴づけられることを認識し、我々のアプローチは空間的に豊かな3次元点雲をトレーニングに利用している。本稿では,xy平面上の凹凸特性の不均一分布とz軸高周波数特性への依存に対処するため,検出性能の最適化を目的としたマルチスケール・チャネルアテンション(MSCA)モジュールを提案する。さらに,適応重み付き損失関数群を提案する。これは,他のカテゴリと比較して,ストリップ点雲の分布の不均衡に対処するために特別に定式化されたものである。 2つの主要なデータセットに関する大規模な実験は、ストレッチ検出とポイントクラウドセグメンテーションモデルによって設定された既存のベンチマークを上回る結果をもたらしました。後処理段階にマルチクラスタリングとカーブフィッティングを組み込むことで,ストレッチ検出におけるノイズを大幅に低減し,精度0.8744まで精度を向上する。特にCurbNetは、わずか0.15mの許容度で0.95以上の例外的な平均値を達成したため、新しいベンチマークが確立された。さらに、相関的な実世界の実験とデータセットは相互に検証し、CurbNetの優れた検出能力と堅牢な一般化性を固める。

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