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[2018年IEEE国际智能交通系统会议（ITSC） - 美国夏威夷州毛伊岛（2018.11.4-2018.11.7）] 2018年第21届国际智能交通系统会议（ITSC） - TUBS道路使用者数据集：一种新型激光雷达数据集及其在自动驾驶车辆基于CNN的道路使用者分类中的应用

DOI：10.1109/ITSC.2018.8569765 出版年份：2018 更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要： 我们提出了一种新颖的方法，用于对预分割的道路使用者激光扫描数据进行分类，同时考虑了自动驾驶应用中的实时性要求。该分类方法采用2.5D卷积神经网络（CNN）处理距离数据及反射光束获取的强度信息。我们不仅依赖公开可用的激光扫描数据集（这些数据集缺乏若干特征），还提供了来自真实传感器记录的补充数据集，该数据集通过基于跟踪的自动标注流程进行标注。我们评估了CNN在不同特征配置下的分类性能。训练过程中，我们使用自动标注与人工标注的数据，以及与其他公共数据集的混合数据。结果表明该方法具有出色的分类能力。使用自动标注进行训练的效果与之相当，这为避免人工标注成本提供了可能。
作者： Christopher Plachetka，Jens Rieken，Markus Maurer
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

利用2.5D卷积神经网络（CNN）对道路使用者预分割激光扫描数据进行分类研究，以应用于自动驾驶车辆领域。

研究成果

该研究表明，采用2.5D卷积神经网络结合距离与强度数据具有出色的分类能力。使用自动标注数据进行训练的效果与人工标注数据相当，这意味着可降低人工编辑成本。该方法可扩展至不同数据源，但需注意其泛化能力的差异。

研究不足

该研究受限于离散化的需求及额外维度导致的计算成本增加。数据集中连续点云帧间物体的相关性可能使结果产生偏差。不同数据集（如TUBS与KITTI）间的差异表明泛化存在挑战。

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