【点云分割】开源 | 激光视觉融合的小障碍物分割算法

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论文地址： http://arxiv.org/pdf/2003.05970v1.pdf

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来源： 海德拉巴国际信息技术学院

论文名称：LiDAR guided Small obstacle Segmentation

原文作者：Aasheesh Singh

内容提要

检测道路上的小障碍物对自动驾驶至关重要。在本文中，我们提出了一种通过稀疏激光雷达(VLP-16)和单目视觉的多模态框架，来可靠地检测此类障碍物的方法。激光雷达以置信度图的形式为单目分割网络提供额外的背景。当上下文作为额外的输入，输入到单目语义分割框架时，本文算法显示了显著的性能提高。我们进一步向社区提供了一个新的语义分割数据集，包括3000多帧图像和相应的激光雷达观测。图片上有三个类别的像素级标注:越野、道路和小障碍。我们强调了激光雷达和相机之间的精确校准是这一任务的关键，因此提出了一种基于外部参数的基于豪斯多夫距离校准的新方法。作为该数据集的第一个基准，本文的算法了在具有挑战性的场景下，在50米范围内可以实现73%的实例检测结果。在定性上， 50米深度下可以实现小于15厘米的障碍物的精确分割，定量上，通过与现有技术的有利比较，我们证实了该方法的有效性。

主要框架及实验结果

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