HyperAIHyperAI
منذ 11 أيام

محاكاة الضباب على سحابات نقاط LiDAR الحقيقية detec 3D للأشياء في الظروف الجوية السيئة

Martin Hahner, Christos Sakaridis, Dengxin Dai, Luc Van Gool
محاكاة الضباب على سحابات نقاط LiDAR الحقيقية detec 3D للأشياء في الظروف الجوية السيئة
الملخص

يُعالج هذا العمل المهمة الصعبة للكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد باستخدام تقنية ليزر (LiDAR) في الظروف الجوية الضبابية. يُعد جمع البيانات وتسميتها في مثل هذه الظروف مُكلّفًا جدًا من حيث الوقت والجهد والتكلفة. وفي هذه الورقة، نعالج هذه المشكلة من خلال محاكاة ضباب واقعي وفقًا للقوانين الفيزيائية في مشاهد خالية من الضباب، بحيث يمكن إعادة استخدام المجموعات الكبيرة من البيانات الحقيقية المُجمعة في الأحوال الجوية الصافية لمهامنا. تتمثل إسهاماتنا في جوانب متعددة: 1) نطور طريقة محاكاة ضباب فيزيائية صحيحة، قابلة للتطبيق على أي مجموعة بيانات ليزر (LiDAR). وهذا يُحرر إمكانية الحصول على بيانات تدريب ضبابية على نطاق واسع دون تكاليف إضافية. ويمكن استخدام هذه البيانات الجزئية المُحاكاة لتعزيز مقاومة عدة أساليب إدراكية، مثل الكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد وتتبعها أو الخريطة التلقائية والتحديد المكاني (SLAM)، عند تطبيقها على بيانات حقيقية ضبابية. 2) من خلال تجارب واسعة مع عدة أساليب حديثة ومتطورة في الكشف، نُظهر أن محاكاة الضباب لدينا يمكن استغلالها لتحسين أداء الكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد بشكل كبير في البيئات الضبابية. وبالتالي، نكون أول من قدّم قواعد مرجعية قوية للكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد على مجموعة بيانات "رؤية عبر الضباب" (Seeing Through Fog). يُمكن الوصول إلى الكود الخاص بنا عبر الرابط: www.trace.ethz.ch/lidar_fog_simulation.

محاكاة الضباب على سحابات نقاط LiDAR الحقيقية detec 3D للأشياء في الظروف الجوية السيئة | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI