論文の概要: Multimodal Signal Processing For Thermo-Visible-Lidar Fusion In Real-time 3D Semantic Mapping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.09578v1
- Date: Wed, 14 Jan 2026 15:46:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-15 18:59:20.457001
- Title: Multimodal Signal Processing For Thermo-Visible-Lidar Fusion In Real-time 3D Semantic Mapping
- Title（参考訳）: リアルタイム3次元セマンティックマッピングにおける熱可視・ライダー融合のためのマルチモーダル信号処理
- Authors: Jiajun Sun, Yangyi Ou, Haoyuan Zheng, Chao yang, Yue Ma,
- Abstract要約: 本稿では,熱情報を用いた3次元点雲マップを意味的に拡張する新しい手法を提案する。
このシステムは、この融合した画像ストリーム上にリアルタイムのLiDAR点雲を投影する。
次に、熱チャネル内の熱源の特徴を分割して、温度目標を即座に識別し、この温度情報を最終3Dマップのセマンティック層として適用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.401699100150866
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In complex environments, autonomous robot navigation and environmental perception pose higher requirements for SLAM technology. This paper presents a novel method for semantically enhancing 3D point cloud maps with thermal information. By first performing pixel-level fusion of visible and infrared images, the system projects real-time LiDAR point clouds onto this fused image stream. It then segments heat source features in the thermal channel to instantly identify high temperature targets and applies this temperature information as a semantic layer on the final 3D map. This approach generates maps that not only have accurate geometry but also possess a critical semantic understanding of the environment, making it highly valuable for specific applications like rapid disaster assessment and industrial preventive maintenance.
- Abstract（参考訳）: 複雑な環境では、自律型ロボットナビゲーションと環境認識がSLAM技術により高い要求をもたらす。
本稿では,熱情報を用いた3次元点雲マップを意味的に拡張する新しい手法を提案する。
可視光と赤外線の画像をピクセルレベルで融合させることで、この融合した画像ストリーム上にリアルタイムのLiDAR点雲を投影する。
次に、熱チャネル内の熱源の特徴を分割して、温度目標を即座に識別し、この温度情報を最終3Dマップのセマンティック層として適用する。
このアプローチは、正確な地形を持つだけでなく、環境に対する重要な意味的理解をももった地図を生成し、迅速な災害評価や産業の予防管理といった特定の応用に非常に有用である。
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