論文の概要: Cross-Domain Spatial Matching for Camera and Radar Sensor Data Fusion in Autonomous Vehicle Perception System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16548v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 12:04:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 13:49:56.907690
• Title: Cross-Domain Spatial Matching for Camera and Radar Sensor Data Fusion in Autonomous Vehicle Perception System
• Title（参考訳）: 自律型車両認識システムにおけるカメラとレーダーセンサデータ融合のためのクロスドメイン空間マッチング
• Authors: Daniel Dworak, Mateusz Komorkiewicz, Paweł Skruch, Jerzy Baranowski,
• Abstract要約: 本稿では,自律走行車認識システムにおける3次元物体検出のためのカメラとレーダーセンサの融合問題に対する新しいアプローチを提案する。 我々のアプローチは、ディープラーニングの最近の進歩に基づいており、両方のセンサーの強度を活用して物体検出性能を向上させる。 提案手法は単一センサ・ソリューションよりも優れた性能を実現し,他のトップレベルの融合手法と直接競合できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel approach to address the problem of camera and radar sensor fusion for 3D object detection in autonomous vehicle perception systems. Our approach builds on recent advances in deep learning and leverages the strengths of both sensors to improve object detection performance. Precisely, we extract 2D features from camera images using a state-of-the-art deep learning architecture and then apply a novel Cross-Domain Spatial Matching (CDSM) transformation method to convert these features into 3D space. We then fuse them with extracted radar data using a complementary fusion strategy to produce a final 3D object representation. To demonstrate the effectiveness of our approach, we evaluate it on the NuScenes dataset. We compare our approach to both single-sensor performance and current state-of-the-art fusion methods. Our results show that the proposed approach achieves superior performance over single-sensor solutions and could directly compete with other top-level fusion methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自律走行車認識システムにおける3次元物体検出のためのカメラとレーダーセンサの融合問題に対する新しいアプローチを提案する。 我々のアプローチは、ディープラーニングの最近の進歩に基づいており、両方のセンサーの強度を活用して物体検出性能を向上させる。 より正確には、最先端のディープラーニングアーキテクチャを用いてカメラ画像から2次元特徴を抽出し、その特徴を3次元空間に変換するために、新しいクロスドメイン空間マッチング(CDSM)変換手法を適用する。 そして、それらを補完的な融合戦略を用いて抽出したレーダーデータで融合し、最終的な3次元オブジェクト表現を生成する。 提案手法の有効性を示すため,NuScenesデータセット上で評価を行った。 我々は, 単一センサ性能と現状融合法との比較を行った。 提案手法は単一センサ・ソリューションよりも優れた性能を実現し,他のトップレベルの融合手法と直接競合できることを示す。

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