3D multi-objekt detektering och spårning är avgörande för förståelsen av trafikplatsen. Men samhället ägnar mindre uppmärksamhet åt dessa områden på grund av bristen på en standardiserad referensdatauppsättning för att avancera fältet. Dessutom ger befintliga datauppsättningar (t.ex. KITTI [1]) inte tillräckligt med data och etiketter för att hantera utmanande scener där mycket interaktiva och tillfångatagna trafikdeltagare är närvarande. För att ta itu med problemen presenterar vi Honda Research Institute 3D Dataset (H3D), en storskalig full-surround 3D multi-objekt detektering och spårning dataset samlas in med en 3D LiDAR scanner. H3D består av 160 fullsatta och mycket interaktiva trafikscener med totalt 1 miljon märkta instanser i 27 721 ramar. Med unik dataset storlek, rika annoteringar, och komplexa scener, H3D samlas för att stimulera forskning på full-surround 3D multiobject upptäckt och spårning. För att effektivt och effektivt kunna kommentera en storskalig 3D-punktsmolndatauppsättning föreslår vi en märkningsmetod för att påskynda den övergripande notationscykeln. Ett standardiserat riktmärke skapas för att utvärdera fullsurround 3D multi-objekt detektering och spårning algoritmer. 3D-objektdetekterings- och spårningsalgoritmer tränas och testas på H3D. Slutligen diskuteras felkällor för utvecklingen av framtida algoritmer.
Honda Research Institute 3D Dataset (H3D) REF är en 3D objektdetektering och spårning dataset som ger 3D LiDAR sensor avläsningar inspelade i 160 trånga urbana scener.
The H3D Dataset for Full-Surround 3D Multi-Object Detection and Tracking in Crowded Urban Scenes
{'venue': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}