論文の概要: Instantaneous Perception of Moving Objects in 3D

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02781v1
• Date: Sun, 5 May 2024 01:07:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 18:30:11.510601
• Title: Instantaneous Perception of Moving Objects in 3D
• Title（参考訳）: 3次元における移動物体の瞬時知覚
• Authors: Di Liu, Bingbing Zhuang, Dimitris N. Metaxas, Manmohan Chandraker,
• Abstract要約: 周囲の交通参加者の3次元運動の認識は、運転安全に不可欠である。 本研究では,物体点雲の局所的な占有率の達成を利用して形状を密度化し,水泳人工物の影響を軽減することを提案する。 広汎な実験は、標準的な3次元運動推定手法よりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.38144604783207
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The perception of 3D motion of surrounding traffic participants is crucial for driving safety. While existing works primarily focus on general large motions, we contend that the instantaneous detection and quantification of subtle motions is equally important as they indicate the nuances in driving behavior that may be safety critical, such as behaviors near a stop sign of parking positions. We delve into this under-explored task, examining its unique challenges and developing our solution, accompanied by a carefully designed benchmark. Specifically, due to the lack of correspondences between consecutive frames of sparse Lidar point clouds, static objects might appear to be moving - the so-called swimming effect. This intertwines with the true object motion, thereby posing ambiguity in accurate estimation, especially for subtle motions. To address this, we propose to leverage local occupancy completion of object point clouds to densify the shape cue, and mitigate the impact of swimming artifacts. The occupancy completion is learned in an end-to-end fashion together with the detection of moving objects and the estimation of their motion, instantaneously as soon as objects start to move. Extensive experiments demonstrate superior performance compared to standard 3D motion estimation approaches, particularly highlighting our method's specialized treatment of subtle motions.
• Abstract（参考訳）: 周囲の交通参加者の3次元運動の認識は、運転安全に不可欠である。 既存の研究は主に一般的な大きな動きに焦点をあてるが、駐車位置の停止標識付近の行動など、安全上重要な運転行動のニュアンスを示すため、微妙な動きの即時検出と定量化が重要であると我々は主張する。 私たちは、この未調査の課題を掘り下げ、そのユニークな課題を調べ、慎重に設計されたベンチマークとともにソリューションを開発しました。 特に、スパースライダー点雲の連続したフレーム間の対応が欠如しているため、静的な物体が動いているように見えるかもしれない。 これは真の物体の動きと干渉し、特に微妙な動きに対して、正確な推定において曖昧さを呈する。 そこで,本稿では,物体点雲の局所的占有化を利用して形状クエを密度化し,水泳アーティファクトの影響を軽減することを提案する。 占有完了は、移動物体の検出と動きの推定とともに、物体が動き始めると即座に、エンドツーエンドで学習される。 広汎な実験により,標準的な3次元動作推定手法よりも優れた性能を示し,特に微妙な動作を専門的に扱う方法を強調した。

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