論文の概要: Depth-Semantic Alignment and Affinity-Guided Fusion for Structured Radar Point Cloud Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.26743v1
- Date: Thu, 25 Jun 2026 08:28:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-26 18:46:32.215806
- Title: Depth-Semantic Alignment and Affinity-Guided Fusion for Structured Radar Point Cloud Generation
- Title（参考訳）: 構造付きレーダ点雲生成のための深さSemanticアライメントと親和性誘導核融合
- Abstract要約: ミリ波レーダーポイントの雲は、通常疎く、ノイズがあり、構造的に不完全である。
本稿では,ビジョンレーダ融合に基づくマルチモーダルポイントクラウド生成手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.3848182195281895
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Point clouds are an important carrier of three-dimensional spatial information, and their quality directly affects the performance of downstream perception tasks such as object detection and tracking. However, millimeter-wave radar point clouds are typically sparse, noisy, and structurally incomplete. To address these limitations, this paper proposes a multimodal point cloud generation method based on vision-radar fusion. The proposed method leverages image semantic information to impose structural constraints and achieve spatial alignment for radar point clouds, while incorporating a sparse completion strategy to enhance point density and recover missing structures. The generated point clouds are further evaluated in object detection and tracking tasks. Experimental results demonstrate that the proposed method effectively improves point cloud quality and enhances the detection accuracy and robustness of perception models in complex environments, providing a practical solution for multisensor point cloud generation and intelligent perception systems.
- Abstract（参考訳）: 点雲は3次元空間情報の重要なキャリアであり、その品質は物体の検出や追跡などの下流認識タスクのパフォーマンスに直接影響する。
しかし、ミリ波レーダーポイントの雲は通常、疎く、ノイズがあり、構造的に不完全である。
これらの制約に対処するため,視覚-レーダー融合に基づくマルチモーダル点雲生成手法を提案する。
提案手法は, 画像意味情報を利用して構造制約を課し, レーダー点雲の空間的アライメントを実現するとともに, 点密度を高め, 行方不明構造を復元するスパース補完戦略を取り入れた。
生成された点雲は、オブジェクトの検出と追跡タスクでさらに評価される。
実験により,提案手法は点雲の品質を効果的に向上し,複雑な環境下での知覚モデルの検出精度とロバスト性を向上し,マルチセンサ点雲生成とインテリジェント知覚システムのための実用的なソリューションを提供することを示した。
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