論文の概要: LiDAR-based Object Detection with Real-time Voice Specifications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02920v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 16:50:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:49:05.790835
• Title: LiDAR-based Object Detection with Real-time Voice Specifications
• Title（参考訳）: リアルタイム音声仕様を用いたLiDARによる物体検出
• Authors: Anurag Kulkarni,
• Abstract要約: 本稿では,リアルタイム音声仕様を用いたLiDARオブジェクト検出システムを提案する。 3000サンプルのサブセットで87.0%の精度を達成し、200サンプルのベースラインである67.5%を超えている。 Tkinterのプロトタイプは、Edge TTS(en-IN-PrabhatNeural)と3Dビジュアライゼーションとリアルタイムフィードバックを使って、インドの男性による自然な音声出力を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper presents a LiDAR-based object detection system with real-time voice specifications, integrating KITTI's 3D point clouds and RGB images through a multi-modal PointNet framework. It achieves 87.0% validation accuracy on a 3000-sample subset, surpassing a 200-sample baseline of 67.5% by combining spatial and visual data, addressing class imbalance with weighted loss, and refining training via adaptive techniques. A Tkinter prototype provides natural Indian male voice output using Edge TTS (en-IN-PrabhatNeural), alongside 3D visualizations and real-time feedback, enhancing accessibility and safety in autonomous navigation, assistive technology, and beyond. The study offers a detailed methodology, comprehensive experimental analysis, and a broad review of applications and challenges, establishing this work as a scalable advancement in human-computer interaction and environmental perception, aligned with current research trends.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,KITTIの3DポイントクラウドとRGBイメージをマルチモーダルなPointNetフレームワークを通じて統合した,リアルタイム音声仕様のLiDARオブジェクト検出システムを提案する。 3000サンプルのサブセット上で87.0%の検証精度を達成し、空間データと視覚データを組み合わせて200サンプルのベースラインを67.5%上回り、クラス不均衡と重み付き損失に対処し、適応技術によるトレーニングを洗練している。 Tkinterのプロトタイプは、Edge TTS(en-IN-PrabhatNeural)と3Dビジュアライゼーションとリアルタイムフィードバック、自律ナビゲーションにおけるアクセシビリティと安全性の向上、アシスト技術などを使用して、インドの男性による自然な音声出力を提供する。 この研究は、詳細な方法論、総合的な実験分析、応用と課題の広範なレビューを提供し、現在の研究動向に合わせて、人間とコンピュータの相互作用と環境認識のスケーラブルな進歩としてこの研究を確立している。

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