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CVPRBi-LRFusion: 双向 LiDAR-Radar 融合用于 3D 动态物体检测
介绍了一种双向 LiDAR-Radar 融合框架，Bi-LRFusion，通过学习 LiDAR 分支的重要细节增强 Radar 的本地特征，从而解决 Radar 数据的稀疏性和缺乏高度信息的问题，并在 nuScenes 和 ORR 数据集上
PDFa year ago
RC-BEVFusion: 雷达 - 摄像机鸟瞰特征融合插件模块
本研究提出了一种模块化的雷达 - 相机融合网络，其基于 BEV 平面，该网络通过新增设计的雷达编码器分支 BEVFeatureNet 与几种最先进的相机架构相结合，显著提高了 nuScenes 检测分数，是雷达 - 相机融合研究的重要进展。
PDFa year ago
利用学习提高雷达和激光雷达之间的外参精度
本文提出了一种使用简单目标生成数据、配准对应关系并利用小型多层感知器执行回归的方法以及优化算法，使用类似 PyTorch 的深度学习框架进行梯度下降优化，用于三维 RADAR-LIDAR 标定，在改进外部标定参数估计方面取得了良好的效果。
PDFa year ago
近场 MIMO-ISAR 毫米波成像
本文介绍和发展了近场 MIMO-ISAR mmWave 成像系统，并提出了一种多静态单静态相位补偿的算法以实现高效的 MIMO 3-D 全息成像，并通过对原型 MIMO R-ISAR 平台的实际成像场景演示了算法的性能。
PDFa year ago
TempEE: 时空并行变换器用于雷达回波外推超越自回归
本文介绍了一种新的雷达回波外推算法，该算法利用时空相关特征和 Transformer 技术，通过从多帧雷达图像中提取特征来准确表示降水的非定常运动过程，增强对全局 - 局部信息的感知能力并以轻量级方式突出与任务相关的特征区域，并在真实世界数
PDFa year ago
ICLREfficientTempNet：雷达降雨的时间超分辨率
通过利用 EfficientNetV2 技术，本文旨在提高雷达降雨数据的时间分辨率以帮助更准确的气候变化建模和研究。经对佛罗里达州数据集的测试，结果表明 EfficientNetV2 是更好地监测气候变化的可行选项。
PDFa year ago
ECCV基于关键点和雷达流融合的自动驾驶手势识别
本研究提出了一种联合摄像机和雷达方法，使自动驾驶车辆能够了解和响应日常交通中的人类手势，通过处理雷达和摄像机数据，利用融合神经网络提高手势识别的准确性。
PDFa year ago
RaLiBEV：雷达和激光雷达 BEV 融合学习的无锚框目标检测系统
该论文提出一种基于鸟瞰视角融合学习的无锚定框物体检测系统，融合雷达和光学雷达的特征来估计可能的目标，并采用新颖交互式变形模块来进一步提高性能。在最近发布的牛津雷达机器人车数据集上进行测试，该系统在 0.8 IoU 下的性能显着优于最佳现有技
PDF2 years ago
AAAICRAFT：基于空间 - 上下文融合 Transformer 的相机 - 雷达三维物体检测
提出了一种基于早期融合方法和跨通道自适应交叉注意力机制的摄像头与雷达融合的方法，可实现更有效的三维目标检测，并在 nuScenes 测试集中达到了 41.1％的 mAP 和 52.3％的 NDS，相比摄像头基线提高了 8.7 和 10.8
PDF2 years ago
K-Radar：各种天气条件下自动驾驶 4D 雷达物体检测
本文介绍了 KAIST-Radar 数据集，该数据集包含 4D Radar tensor 数据，并提供了附加的 Lidar、立体相机和 RTK-GPS 测量，用于提高雷达物体检测的准确性，该数据集包含逆境天气下的各类道路，提供了相关基准测试
PDF2 years ago
MM室内毫米波设备定位和无感知技术及应用综述
该论文综述了在毫米波通信和雷达设备的帮助下实现设备定位和非设备感知的技术与算法，重点关注室内部署，并讨论了相关的研究方向。
PDF3 years ago
雷达体素融合用于 3D 目标检测
该研究论文通过数据融合不同传感器的数据，开发了低水平的传感器融合网络来进行 3D 物体检测，并提出了一种新的损失函数来提高检测和方向估计性能。在 nuScenes 数据集上的测试结果表明，与基准 lidar 网络相比，融合雷达数据可以提高约
PDF3 years ago
雷达 - 摄像头像素深度匹配用于深度完成
该研究探讨了雷达和视频数据的像素级融合，并提出了一种从雷达返回数据到像素的映射，从而在雷达更稀疏的情况下提高车载系统深度感知能力。实验结果表明，在 nuScenes 数据集上，该方法在图像引导深度完成方面表现优于单独使用相机和雷达。
PDF3 years ago
CVPR雷达角色的反思：摄像机 - 雷达数据集及通过坐标对齐的系统化标注器
该研究提出了一种名为 CRUW 的新数据集，并通过系统化注释和性能评估系统实现了雷达对象检测（ROD）任务，以从雷达的射频（RF）图像纯粹地对 3D 中的物体进行分类和定位，以此来充分利用雷达作为一种全天候传感器的优势。
PDF3 years ago
CVPR逆向渲染全球革命性工艺品
本论文提出了一种名为 RADAR 的方法，它可以从实际的单图像集合中恢复环境照明和表面材料，利用了自我监督的反照率鉴别器和旋转对称形状重建模块的组合，实现了无监督图像去渲染和基于自由视角的渲染和重构。
PDF3 years ago
使用深度生成模型进行降水熟练的即时预报
使用深度生成模型从雷达数据预测监测降水，可以提高预测值和操作效用，尤其在预测较强降雨事件方面表现优秀。
PDF3 years ago
CVPR$S^3$: 可学习的稀疏信号超密度用于引导深度估计
本文提出了一种名为 S3 技术的新方法，支持在体积形成的不同阶段进行端到端的训练，并可将其应用于 LiDAR 和雷达信号上，以优化稀疏信号的利用，提高密集深度估计的精确度和可靠性。
PDF3 years ago
基于中心的雷达与摄像头融合技术的三维物体检测
本文提出了一种名为 CenterFusion 的传感器融合方法，通过结合雷达和摄像头数据来提升自动驾驶汽车的物体感知和探测能力，并在挑战性数据集上的评估中取得了显著的性能提升。
PDF4 years ago
LiRaNet: 基于时空雷达融合的端到端轨迹预测
本文提出的 LiRaNet 是一种新颖的端到端轨迹预测方法，利用了雷达传感器信息和广泛使用的激光雷达和高清晰度地图，通过高效的时空雷达特征提取方案，实现了多个大规模数据集上最先进的性能表现，并获得了高加速度物体预测误差的 52％降低和远距离
PDF4 years ago
全球全季 Sentinel-2 卫星影像云去除的多源数据融合
通过构建一个新的数据集，本文针对云遮挡导致的地球影像质量下降问题，提出了一种适用于不同区域、季节和云覆盖度变化的新型云去除模型，并在两个性能指标上进行了评估。
PDF4 years ago