I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för att upptäcka och spåra personer och bilar baserat på den kombinerade information som hämtas från en kamera och en laserskanner. Laserdatapunkter klassificeras genom att använda boosted Conditional Random Fields, medan den bildbaserade detektorn använder en förlängning av Implicit Shape Model (ISM), som lär sig en kodbok med lokala deskriptorer från en uppsättning handmärkta bilder och använder dem för att rösta på centra av upptäckta objekt. Våra utökningar till ISM inkluderar inlärning av objektdelar och mallmasker för att få mer distinkta röster för de särskilda objektklasserna. Upptäckten från båda sensorerna sammansmältes sedan och föremålen spåras med hjälp av ett Kalmanfilter med flera rörelsemodeller. Experiment som genomförs i verkliga stadsscenarier visar hur effektivt vårt tillvägagångssätt är.
REF presenterade ett integrerat system för att upptäcka och spåra människor och bilar i utomhusscenarier, baserat på den information som hämtats från en kamera och en 2D Lidar på en autonom bil.
Multiclass Multimodal Detection and Tracking in Urban Environments
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}