論文の概要: R-LiViT: A LiDAR-Visual-Thermal Dataset Enabling Vulnerable Road User Focused Roadside Perception
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17122v2
- Date: Wed, 26 Mar 2025 17:38:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-27 13:20:48.816820
- Title: R-LiViT: A LiDAR-Visual-Thermal Dataset Enabling Vulnerable Road User Focused Roadside Perception
- Title（参考訳）: R-LiViT:LiDAR-Visual-Thermal Dataset Enabling Vulnerable Road User Focused Roadside Perception
- Authors: Jonas Mirlach, Lei Wan, Andreas Wiedholz, Hannan Ejaz Keen, Andreas Eich,
- Abstract要約: R-LiViTは、LiDAR、RGB、サーマルイメージングを道路面から組み合わせた最初のデータセットである。
1万フレームのLiDARフレームと2400フレームの時間的および空間的に整列されたRGBと熱画像が含まれており、150以上の交通シナリオにまたがっている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0602247913671219
- License:
- Abstract: In autonomous driving, the integration of roadside perception systems is essential for overcoming occlusion challenges and enhancing the safety of Vulnerable Road Users (VRUs). While LiDAR and visual (RGB) sensors are commonly used, thermal imaging remains underrepresented in datasets, despite its acknowledged advantages for VRU detection in extreme lighting conditions. In this paper, we present R-LiViT, the first dataset to combine LiDAR, RGB, and thermal imaging from a roadside perspective, with a strong focus on VRUs. R-LiViT captures three intersections during both day and night, ensuring a diverse dataset. It includes 10,000 LiDAR frames and 2,400 temporally and spatially aligned RGB and thermal images across over 150 traffic scenarios, with 6 and 8 annotated classes respectively, providing a comprehensive resource for tasks such as object detection and tracking. The dataset and the code for reproducing our evaluation results are made publicly available.
- Abstract（参考訳）: 自律運転においては、道路側認識システムの統合は、排他的課題を克服し、Vulnerable Road Users(VRU)の安全性を高めるために不可欠である。
LiDARとビジュアル(RGB)センサーは一般的に使われているが、極端な照明条件下でのVRU検出の利点にもかかわらず、熱画像はデータセットでは表現されていない。
本稿では,道路面からLiDAR,RGB,サーマルイメージングを組み合わせた最初のデータセットであるR-LiViTについて述べる。
R-LiViTは昼と夜の両方に3つの交差点をキャプチャし、多様なデータセットを保証する。
1万のLiDARフレームと2,400の時間的および空間的に整合したRGBと熱画像が含まれており、それぞれ6と8のアノテートされたクラスがあり、オブジェクトの検出やトラッキングといったタスクの包括的なリソースを提供する。
評価結果を再現するためのデータセットとコードを公開する。
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