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RGB Image‑ and Lidar‑Based 3D Object Detection Under Multiple Lighting Scenarios

Automotive Innovation 2022年第3期5卷 251-259页

作者： Wentao Chen Wei Tian Xiang Xie Wilhelm Stork School of Automotive Studies Tongji UniversityShanghaiChina Karlsruhe Institute of Technology 76131 KarlsruheGermany

In recent years,camera-and lidar-based 3D object detection has achieved great progress.However,the related researches mainly focus on normal illumination conditions;the performance of their 3D detection algorithms will decrease under low lighting scenarios such as in the night.This work attempts to improve the fusion strategies on 3D vehicle detection accuracy in multiple lighting conditions.First,distance and uncertainty information is incorporated to guide the“painting”of semantic information onto point cloud during the data preprocessing.Moreover,a multitask framework is designed,which incorpo-rates uncertainty learning to improve detection accuracy under low-illumination scenarios.In the validation on KITTI and Dark-KITTI benchmark,the proposed method increases the vehicle detection accuracy on the KITTI benchmark by 1.35%and the generality of the model is validated on the proposed Dark-KITTI dataset,with a gain of 0.64%for vehicle detection.

关键词： 3D object detection Multi-sensor fusion Uncertainty estimation Semantic segmentation PointPainting

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