深度学习卡尔曼滤波器增强的单目车辆姿态估计的时间一致性

Core Concepts

本文提出了DeepKalPose,一种基于深度学习的卡尔曼滤波器方法,用于提高单目车辆姿态估计的时间一致性。通过结合双向卡尔曼滤波策略和可学习的运动模型,该方法显著提高了在遮挡或远距离车辆情况下的姿态估计精度和稳定性。

Abstract

本文提出了DeepKalPose,一种用于提高单目车辆姿态估计时间一致性的深度学习卡尔曼滤波器方法。

引入了双向卡尔曼滤波策略,利用前向和后向时间序列处理,以增强基于图像的姿态估计器的时间一致性。

将可学习的运动模型集成到卡尔曼滤波器中,使网络能够学习更复杂和非线性的车辆运动模式。

实验验证表明,与现有方法相比,DeepKalPose在姿态精度和时间一致性方面都有显著提升,特别是在遮挡或远距离车辆的情况下。

该方法通过利用过去检测结果和时间信息有效地缓解了距离对模型性能的影响,与标准姿态估计器相比,其在远距离车辆姿态估计方面表现更出色。

消除了单帧姿态估计中的抖动伪影,提供了更稳定和一致的车辆姿态跟踪。

Stats

在遮挡车辆情况下,DeepKalPose的ARED误差从6.97%降低到4.21%。
对于40米以外的远距离车辆,DeepKalPose的ARED误差从6.28%降低到3.55%,相比标准姿态估计器有2.73%的改善。
DeepKalPose在Easy、Moderate和Hard场景下的平均精度@70分别为31.12%、24.82%和16.70%,优于D4LCN的28.07%、21.56%和14.13%。

Quotes

"通过结合双向卡尔曼滤波策略和可学习的运动模型,我们的方法显著提高了在遮挡或远距离车辆情况下的姿态估计精度和稳定性。"
"实验验证表明,与现有方法相比,DeepKalPose在姿态精度和时间一致性方面都有显著提升。"
"DeepKalPose通过利用过去检测结果和时间信息有效地缓解了距离对模型性能的影响,在远距离车辆姿态估计方面表现更出色。"

Key Insights Distilled From

DeepKalPose: An Enhanced Deep-Learning Kalman Filter for Temporally Consistent Monocular Vehicle Pose Estimation

by Leandro Di B... at arxiv.org 04-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.16558.pdf

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