캠퍼스 기반 다중 센서 데이터셋 CORP: 다양한 도로변 인식 과제를 위한 새로운 벤치마크

Conceptos Básicos

CORP 데이터셋은 대학 캠퍼스 내 다양한 센서를 통해 수집된 대규모 다중 모달 데이터로, 기존 도시 도로 데이터셋과 차별화되는 캠퍼스 특유의 환경적 특성을 반영하여 도로변 인식 기술 발전을 위한 새로운 벤치마크를 제공한다.

Resumen

CORP 데이터셋은 대학 캠퍼스 내에서 수집된 대규모 다중 모달 데이터로, 기존 도시 도로 데이터셋과 차별화되는 특성을 가진다.

• 캠퍼스 내에 설치된 18대의 카메라와 9대의 LiDAR 센서를 통해 20만 장 이상의 이미지와 10만 개 이상의 포인트 클라우드 데이터를 수집하였다.
• 2D 및 3D 경계 상자, 객체 ID, 움직임 상태 등의 다양한 어노테이션을 제공하며, 움직이는 객체에 대한 픽셀 단위 세그멘테이션 마스크도 포함한다.
• 캠퍼스 내 다양한 환경적 특성(건물, 녹지, 좁은 통로, 차량 통제 구역 등)을 반영하여, 기존 도시 도로 데이터셋과 차별화되는 새로운 과제를 제시한다.
• 객체 탐지, 추적, 세그멘테이션 등 다양한 도로변 인식 과제를 지원하며, 학습 기반 및 비학습 기반 기준선 방법론을 제시한다.

Estadísticas

캠퍼스 내 객체의 공간 분포를 나타내는 그래프에서 차량, 보행자, 자전거 등 다양한 객체 유형이 균형있게 분포되어 있음을 확인할 수 있다.
객체와 센서 간 거리 분포를 보면 대부분의 객체가 100m 이내에 분포하고 있으며, 거리가 멀어질수록 객체 수가 감소하는 경향을 보인다.
객체의 방향성 분포를 보면 특정 방향으로 편향되어 있는데, 이는 캠퍼스 내 도로 네트워크의 영향을 받은 것으로 보인다.

Citas

"CORP 데이터셋은 대학 캠퍼스 내 다양한 센서를 통해 수집된 대규모 다중 모달 데이터로, 기존 도시 도로 데이터셋과 차별화되는 특성을 가진다."
"CORP 데이터셋은 객체 탐지, 추적, 세그멘테이션 등 다양한 도로변 인식 과제를 지원하며, 학습 기반 및 비학습 기반 기준선 방법론을 제시한다."

Ideas clave extraídas de

CORP

by Beibei Wang,... a las arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03191.pdf

Consultas más profundas

캠퍼스 환경에서의 도로변 인식 기술이 도시 도로와 어떻게 다른 요구사항을 가지는지 자세히 살펴볼 필요가 있다.

캠퍼스 환경에서의 도로변 인식 기술은 도시 도로와는 다른 요구사항을 가지고 있습니다. 먼저, 캠퍼스 환경은 주로 자동차의 흐름보다 보행자와 자전거 사용자의 밀도가 더 높습니다. 이는 인식 기술이 보행자와 자전거 사용자를 정확히 식별하고 이동 패턴을 예측하는 데 더 많은 주의를 기울여야 함을 의미합니다. 또한, 도시 도로와는 달리 캠퍼스 환경은 건물 군집, 식물이 우거진 지역, 좁은 길과 빈도가 높은 코너가 있는 더 복잡한 레이아웃을 가지고 있습니다. 이러한 특징들은 인식 기술이 다양한 환경에서 객체를 식별하고 추적하는 데 더 많은 도전을 제기합니다. 또한, 교통 규칙이나 제어 시스템이 부족한 캠퍼스 환경에서는 사용자의 궤적과 행동 패턴을 분석하는 데 상당한 복잡성을 도입합니다. 따라서, 도로변 인식 기술은 캠퍼스 환경에서는 도시 도로와는 다른 고유한 요구사항을 고려해야 합니다.

캠퍼스 환경에서의 도로변 인식 기술이 도시 도로와 어떻게 다른 요구사항을 가지는지 자세히 살펴볼 필요가 있다.

캠퍼스 환경에서의 도로변 인식 기술은 도시 도로와는 다른 요구사항을 가지고 있습니다. 먼저, 캠퍼스 환경에서는 주로 보행자와 자전거 사용자의 밀도가 더 높기 때문에 이러한 이동 수단을 정확하게 식별하고 예측해야 합니다. 또한, 캠퍼스 환경은 도시 도로와는 다른 레이아웃을 가지고 있어서 건물 군집, 좁은 길, 빈도가 높은 코너 등이 인식 기술에 추가적인 도전을 제공합니다. 또한, 교통 규칙이나 제어 시스템이 부족한 캠퍼스 환경에서는 사용자의 궤적과 행동 패턴을 분석하는 데 더 많은 복잡성이 요구됩니다. 따라서, 캠퍼스 환경에서의 도로변 인식 기술은 이러한 고유한 특징을 고려하여 개발되어야 합니다.

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