Nov, 2023
自动标记生成的城市驾驶遮挡感知 2D 和 3D 中心线检测
Occlusion-Aware 2D and 3D Centerline Detection for Urban Driving via Automatic Label Generation
David Paz, Narayanan E. Ranganatha, Srinidhi K. Srinivas, Yunchao Yao, Henrik I. Christensen
TL;DR本研究旨在探索和确定在高度动态的城市驾驶场景下确定 2D 和 3D 的道路拓扑信息的策略。为了促进这一探索，我们引入了一个庞大的数据集，包含近 100 万个自动标记的数据帧。我们的研究的一个重要贡献在于开发了一个自动生成标签的过程和一个遮挡处理策略，该策略旨在模拟从轻微的中断到严重的阻塞的各种遮挡场景。此外，我们进行了全面的消融研究，开发和评估了多种中心线检测方法。这种分析不仅评估了各种方法的性能，还提供了宝贵的对这些方法可解释性的见解。最后，我们演示了我们的方法的实用性，并评估了它们在不同传感器配置下的适应性，突出了它们在实际场景中的多功能性和相关性。我们的数据集和实验模型是公开可用的。