Alapfogalmak
自律型水上車両の状況認識を向上させるため、水中の障害物に焦点を当てた初の公開可能な多様なセンサデータセットを提案する。
Kivonat
本論文では、自律型水上車両(ASV)の状況認識を向上させるため、水中の障害物に焦点を当てた初の公開可能な多様なセンサデータセットを提案する。このデータセットは、様々な環境条件下で遭遇する水中物体を含み、マルチモーダルな注釈付きのエゴセントリックなデータを提供する。
データセットの特徴:
- 2021年から2024年にかけて、米国、バルバドス、韓国の様々な場所(海、淡水湖)で収集
- 船舶、ブイ、その他の水中物体の3つのクラスを注釈付け
- 10,906フレームのLiDARポイントクラウドとRGBイメージを含む
- 画像の複雑さ、ポイントクラウドの空間分布の複雑さを定量的に評価する新しい指標を提案
データセットの活用:
- 物体検知と分類のためのベンチマークアルゴリズムを評価
- 海洋自律システムの開発に貢献
- 今後、他のセンサ(レーダなど)を統合し、悪天候下でのロバスト性を高める予定
Statisztikák
水中物体の密度は1から3の範囲で変化する
物体の遮蔽率は10%から50%の範囲で変化する
物体の面積は0.1平方メートルから10平方メートルの範囲で変化する
1フレームあたりの物体数は1から3の範囲で変化する