論文の概要: Annotation-Free Curb Detection Leveraging Altitude Difference Image
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20171v1
- Date: Mon, 30 Sep 2024 10:29:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-02 13:07:12.735722
- Title: Annotation-Free Curb Detection Leveraging Altitude Difference Image
- Title（参考訳）: 高度差画像を利用した注釈なしカーブ検出
- Authors: Fulong Ma, Peng Hou, Yuxuan Liu, Ming Liu, Jun Ma,
- Abstract要約: 自動運転車の安全性を確保するためには、道路封鎖が不可欠である。
縁石検出の現在の方法は、カメラ画像やLiDAR点雲に依存している。
本研究は,ADI(Altitude Difference Image)を利用したアノテーションのないストレッチ検出手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.799565515089617
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Road curbs are considered as one of the crucial and ubiquitous traffic features, which are essential for ensuring the safety of autonomous vehicles. Current methods for detecting curbs primarily rely on camera imagery or LiDAR point clouds. Image-based methods are vulnerable to fluctuations in lighting conditions and exhibit poor robustness, while methods based on point clouds circumvent the issues associated with lighting variations. However, it is the typical case that significant processing delays are encountered due to the voluminous amount of 3D points contained in each frame of the point cloud data. Furthermore, the inherently unstructured characteristics of point clouds poses challenges for integrating the latest deep learning advancements into point cloud data applications. To address these issues, this work proposes an annotation-free curb detection method leveraging Altitude Difference Image (ADI), which effectively mitigates the aforementioned challenges. Given that methods based on deep learning generally demand extensive, manually annotated datasets, which are both expensive and labor-intensive to create, we present an Automatic Curb Annotator (ACA) module. This module utilizes a deterministic curb detection algorithm to automatically generate a vast quantity of training data. Consequently, it facilitates the training of the curb detection model without necessitating any manual annotation of data. Finally, by incorporating a post-processing module, we manage to achieve state-of-the-art results on the KITTI 3D curb dataset with considerably reduced processing delays compared to existing methods, which underscores the effectiveness of our approach in curb detection tasks.
- Abstract（参考訳）: 道路封鎖は、自動運転車の安全確保に不可欠である、重要かつユビキタスな交通特徴の1つと考えられている。
縁石検出の現在の方法は、主にカメラ画像やLiDAR点雲に依存している。
画像ベースの手法は照明条件の変動に対して脆弱であり、ロバスト性は低いが、点雲に基づく手法では照明の変動に伴う問題を回避できる。
しかし、点雲データの各フレームに含まれる3Dポイントの発光量により、処理遅延が著しく発生するのが典型例である。
さらに、ポイントクラウドの本質的に非構造的な特徴は、最新のディープラーニングの進歩をポイントクラウドデータアプリケーションに統合する上での課題を引き起こします。
これらの課題に対処するために、上記の課題を効果的に軽減する、Altitude Difference Image (ADI) を利用したアノテーションのないストレッチ検出手法を提案する。
ディープラーニングに基づく手法は一般的に手動で注釈付きデータセットを必要とするが、これは高価で作業集約的なものであるため、自動カーブアノテーション(ACA)モジュールを提示する。
このモジュールは、決定論的ストレッチ検出アルゴリズムを使用して、大量のトレーニングデータを自動生成する。
これにより、データの手動アノテーションを必要とせずに、ストレッチ検出モデルのトレーニングが容易になる。
最後に, 後処理モジュールを組み込むことで, KITTI 3Dスレッチデータセットの処理遅延を大幅に低減し, 検出タスクの抑制に対するアプローチの有効性を実証する。
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