Apr, 2024

利用 3D LiDAR 传感器促进城市安全与公共卫生：行人监测与异常活动检测

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TL;DR利用光探测与测距（LiDAR）和物联网（IoT）技术的整合，在城市安全和行人福祉方面为公共卫生信息学提供了变革性机会。本文提出了一种利用这些技术进行增强型城市交通场景下的三维物体检测和活动分类的新框架。通过使用高架 LiDAR，我们获取了详细的三维点云数据，实现了精确的行人活动监测。为了克服城市数据匮乏问题，我们通过在 Blender 中模拟交通环境，创建了一个专门的数据集，便于针对性的模型训练。我们的方法采用了改进的基于点体素区域的卷积神经网络（PV-RCNN）进行稳健的三维检测和 PointNet 进行行人活动分类，显著促进了城市交通管理和公共卫生，为理解行人行为、促进更安全的城市环境提供了洞见。我们的双模型方法不仅提升了城市交通管理，还通过提供对行人行为的洞见，显著贡献于公共卫生和更安全的城市环境。
light detection and ranginginternet of things3d object detectionactivity classificationurban traffic scenarios
发现论文，激发创造
  • 提升城市交通管理：用于数据收集和高级目标检测分析的高架式 3D 激光雷达

    本论文介绍了一种利用提升式激光雷达（LiDAR）传感器的能力，通过转变交通场景中的三维物体检测和分析的框架来改善在城市环境中的三维物体检测能力。利用模拟器生成三维点云数据集，通过训练和评估三维物体检测模型，准确识别和监测模拟城市交通环境中的车辆和行人。针对由模拟交通生成的大量点云数据，优化了基于点体素区域的卷积神经网络（PV-RCNN）架构，提升了其处理和理解能力。实验结果表明所提出的解决方案在准确检测交通场景中的物体方面的有效性，并强调了激光雷达对提升城市安全和推动智能交通系统的作用。

    May, 2024

  • 低分辨率 LiDAR 数据下的 3D 物体检测与高分辨率交通参数提取

    本研究提出了一种创新的框架，通过使用单个 LiDAR 系统、点密度填充和零样本学习技术，以及提取感兴趣对象的高低、加速度和速度等特征，实现了交通流量数据收集、物体检测和自动生成立体包围盒的自动化，从而克服了多个 LiDAR 系统和复杂的立体标注过程的限制。

    Jan, 2024

  • 使用分布式 3D LiDAR 实现隐私保护的行人跟踪

    本研究提出了一种基于 LiDAR 的隐私保护系统，用于智能环境下的行人追踪，利用多个分布式 LiDAR 的非重叠视图跟踪部分被遮挡的行人，并使用概率方法来建模和调整个体的动态运动模式，结果表明该系统能够准确地跟踪行人，是下一代智能环境中的有前途的保护隐私的跟踪手段。

    Mar, 2023

  • 一辆移动车辆上的语义化和关节化行人感知

    从车辆收集的视频中进行三维重建较为困难，车辆的前向运动速度较快。与标准基准相比，对象经常出现在相机远离的地方，图像质量通常会因为运动模糊而降低，并且经常会发生遮挡。这导致了交通数据专门基准的普及。最近，光探测与测距（LiDAR）传感器因其直接估计深度而变得流行，无需进行三维重建。然而，与基于图像的方法相比，基于 LiDAR 的方法在远距离的关节人体检测方面仍然存在欠缺。我们假设针对 LiDAR 数据的关节人体感知基准可以促进交通中关于人体感知和预测的研究，并可能提高行人的交通安全。

    Sep, 2023

  • 利用激光雷达点云的端到端三维物体检测

    无人驾驶车辆中的目标检测与跟踪任务主要依靠相机和 LiDAR 等多种传感器，本研究在使用 LiDAR 点云的新编码方式基础上，通过推断自动驾驶车辆附近不同类别物体的位置，实现了对场景中物体位置和方向的预测。

    Dec, 2023

  • 基于 LiDAR 的边缘计算智能校园室外人群管理

    使用廉价的激光雷达技术和边缘计算进行校园人群管理，保护隐私，提高性能。

    Nov, 2023

  • 基于 LiDAR 点云技术的 3D 车道检测研究进展：从数据收集到模型开发

    我们提出了一个大规模的三维车道数据集 LiSV-3DLane，其中包含 2 万帧环视 LiDAR 点云，通过丰富的语义注释，捕捉了城市和高速公路环境中的复杂车道模式。为了解决稀疏的 LiDAR 数据在车道标注中的问题，我们利用车道线的几何特征和 LiDAR 数据的固有空间属性，设计了一个简单而有效的自动标注流程。我们还提出了一种新颖的基于 LiDAR 的三维车道检测模型 LiLaDet，将 LiDAR 点云的空间几何学习融入到基于 Bird's Eye View（BEV）的车道识别中。实验结果表明，LiLaDet 在 K-Lane 数据集和我们的 LiSV-3DLane 上的三维车道检测任务中优于现有的基于摄像头和 LiDAR 的方法。

    Sep, 2023

  • Traffic-Net: 使用单个摄像头进行 3D 交通监控

    本研究提供了一个基于深度学习的实时交通监控平台，通过单个交通摄像头实现了车辆 / 行人检测、速度检测、轨迹估计、拥堵检测、以及车辆和行人交互的监测，同时使用短期和长期的时间视频数据流开发了分层交通模型解决方案，实现了对实际交通情况的监测。

    Sep, 2021

  • InfraDet3D：基于路侧基础设施摄像机和激光雷达传感器的多模态三维物体检测

    本文介绍了一种新的基础设施传感器的多模 3D 物体检测器 InfraDet3D，有效结合了两个 LiDAR 和单目相机数据，通过早期融合方法提高检测效果，并将 HD 地图应用于单目 3D 检测模块，以提升其最终的感知结果；该系统在德国慕尼黑的 A9 测试区域进行了实际部署和评估，得到了 68.48 的 mAP 测试结果，同时数据集和代码也提供给研究社区进行进一步的研究。

    Apr, 2023

  • LiDAR R-CNN：一种高效且通用的三维物体检测器

    本文研究基于激光雷达点云的三维检测在自动驾驶的感知系统中的重要性，并提出了 LiDAR R-CNN，这是一种可改进任何现有三维检测器的第二阶段检测器，采用了基于点的方法解决了实时和高精度要求的问题，在实际中具有普适性和优越性能。

    Mar, 2021