論文の概要: LiDAR for Crowd Management: Applications, Benefits, and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.27663v1
- Date: Sun, 29 Mar 2026 12:30:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-31 23:18:45.060076
- Title: LiDAR for Crowd Management: Applications, Benefits, and Future Directions
- Title(参考訳): クラウド管理のためのLiDAR - アプリケーション、メリット、今後の方向性
- Abstract要約: Light Detection and Ranging (LiDAR) 技術は効果的な群集管理に大きな利点をもたらす。
この記事では、LiDAR技術について述べ、他のモニタリング技術に対する主な利点を強調します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.426176111714809
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Light Detection and Ranging (LiDAR) technology offers significant advantages for effective crowd management. This article presents LiDAR technology and highlights its primary advantages over other monitoring technologies, including enhanced privacy, performance in various weather conditions, and precise 3D mapping. We present a general taxonomy of four key tasks in crowd management: crowd detection, counting, tracking, and behavior classification, with illustrative examples of LiDAR applications for each task. We identify challenges and open research directions, including the scarcity of dedicated datasets, sensor fusion requirements, artificial intelligence integration, and processing needs for LiDAR point clouds. This article offers actionable insights for developing crowd management solutions tailored to public safety applications.
- Abstract(参考訳): Light Detection and Ranging (LiDAR) 技術は効果的な群集管理に大きな利点をもたらす。
本稿では,LiDAR技術について述べるとともに,プライバシの向上,各種気象条件の性能向上,正確な3Dマッピングなど,他の監視技術に対する主な優位性について述べる。
群集管理における4つの課題の一般的な分類法として, 群集検出, カウント, 追跡, 行動分類, および各タスクに対するLiDARアプリケーションの実例を示す。
我々は、専用のデータセットの不足、センサー融合要件、人工知能の統合、LiDARポイントクラウドの処理ニーズなど、課題と研究の方向性を特定します。
本稿は、公共安全アプリケーションに適したクラウドマネージメントソリューションを開発するための実用的な洞察を提供する。
関連論文リスト
- FLARES: Fast and Accurate LiDAR Multi-Range Semantic Segmentation [52.89847760590189]
3Dシーンの理解は、自動運転における重要な課題である。
近年の手法では、レンジビュー表現を利用して処理効率を向上している。
範囲ビューに基づくLiDARセマンティックセマンティックセグメンテーションのためのワークフローを再設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-13T12:39:26Z) - LiDAR-GS:Real-time LiDAR Re-Simulation using Gaussian Splatting [53.58528891081709]
都市景観におけるLiDARスキャンをリアルタイムかつ高忠実に再現するLiDAR-GSを提案する。
この手法は,公開可能な大規模シーンデータセットのレンダリングフレームレートと品質の両面において,最先端の結果を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-07T15:07:56Z) - Multi-Modal Data-Efficient 3D Scene Understanding for Autonomous Driving [58.16024314532443]
我々は、異なるLiDARスキャンからレーザービーム操作を統合するフレームワークであるLaserMix++を導入し、データ効率の学習を支援するためにLiDAR-カメラ対応を組み込んだ。
結果は、LaserMix++が完全に教師付き代替よりも優れており、5倍のアノテーションで同等の精度を実現していることを示している。
この大幅な進歩は、LiDARベースの3Dシーン理解システムにおける広範囲なラベル付きデータへの依存を減らすための半教師付きアプローチの可能性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-08T17:59:53Z) - Is Your LiDAR Placement Optimized for 3D Scene Understanding? [8.233185931617122]
一般的な運転データセットは、主に単一LiDARシステムを使用し、悪条件を伴わないデータを収集する。
そこで我々は,LiDAR配置最適化,データ生成,下流評価を含む全サイクルパイプラインであるPlace3Dを提案する。
各種気象・センサ故障条件下でのLiDARセマンティックセマンティックセグメンテーションと3次元物体検出タスクにおいて, 例外的な結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-25T17:59:58Z) - Deep Learning for Trajectory Data Management and Mining: A Survey and Beyond [58.63558696061679]
軌道計算は、位置サービス、都市交通、公共安全など、様々な実用用途において重要である。
トラジェクトリ・コンピューティングのためのディープラーニング(DL4Traj)の開発と最近の進歩について概観する。
特に、軌道計算を増強する可能性を持つ大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩をカプセル化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-21T05:57:27Z) - Forging Vision Foundation Models for Autonomous Driving: Challenges,
Methodologies, and Opportunities [59.02391344178202]
ビジョンファウンデーションモデル(VFM)は、幅広いAIアプリケーションのための強力なビルディングブロックとして機能する。
総合的なトレーニングデータの不足、マルチセンサー統合の必要性、多様なタスク固有のアーキテクチャは、VFMの開発に重大な障害をもたらす。
本稿では、自動運転に特化したVFMを鍛造する上で重要な課題について述べるとともに、今後の方向性を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-16T01:57:24Z) - 3D Object Detection and High-Resolution Traffic Parameters Extraction
Using Low-Resolution LiDAR Data [14.142956899468922]
本研究では,複数のLiDARシステムの必要性を緩和し,無駄な3Dアノテーションプロセスを簡単にする,革新的なフレームワークを提案する。
2次元境界箱検出と抽出された高さ情報を用いて,人間の介入なしに3次元境界箱を自動的に生成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-13T01:22:20Z) - SPOT: Scalable 3D Pre-training via Occupancy Prediction for Learning Transferable 3D Representations [76.45009891152178]
トレーニング-ファインタニングアプローチは、さまざまな下流データセットとタスクをまたいだトレーニング済みのバックボーンを微調整することで、ラベル付けの負担を軽減することができる。
本稿では, 一般表現学習が, 占領予測のタスクを通じて達成できることを, 初めて示す。
本研究は,LiDAR 点の理解を促進するとともに,LiDAR の事前訓練における今後の進歩の道を開くことを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-19T11:13:01Z) - LiDARFormer: A Unified Transformer-based Multi-task Network for LiDAR
Perception [15.919789515451615]
変換器に基づく新しいLiDARマルチタスク学習パラダイムを提案する。
LiDARFormerはクロスタスクのシナジーを利用して、LiDAR知覚タスクのパフォーマンスを向上させる。
LiDARFormerは3D検出とセマンティックセグメンテーションの両方のために、大規模なnuScenesとOpenデータセットで評価されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-21T20:52:02Z) - Gait Recognition in Large-scale Free Environment via Single LiDAR [35.684257181154905]
深度を捉えるLiDARの能力は、ロボットの知覚にとって重要な要素であり、現実世界の歩行認識の可能性を秘めている。
本稿では,頑健な歩行認識のための階層型多表現特徴相互作用ネットワーク(HMRNet)を提案する。
LiDARに基づく歩行認識研究を容易にするため,大規模かつ制約のない歩行データセットであるFreeGaitを紹介した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-22T16:05:58Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。