雪地探测:在北欧冬季条件下使用LiDAR成像进行探测和定位的综合数据集
Durga Prasad Bavirisetti1,2,3, Gabriel Hanssen Kiss1, Petter Arnesen2
1Department of Computer Science, Norwegian University of Science and Technology, Trondheim, Norway.
Data in brief
|March 21, 2025
概括
雪地探测数据集提供标记的LiDAR图像,用于自动驾驶汽车探测雪地极. 此资源有助于在各种道路环境中进行计算机视觉研究.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 自主系统 自主系统
背景情况:
- 准确的雪杆检测对于冬季道路条件下安全自主导航至关重要.
- 现有的数据集可能缺乏强大的雪杆定位所需的多样性或分辨率.
研究的目的:
- 介绍SnowPole检测数据集,这是一个标记LiDAR图像的新集合.
- 促进对自动驾驶汽车的雪杆检测和定位的研究.
主要方法:
- 在自动驾驶车辆平台上使用OS2-128 LiDAR传感器收集数据.
- 经过处理的LiDAR点云分为四种模式 (近红外,信号,反射,距离).
- 生成了彩色图像,并利用Roboflow和CVAT进行高质量的手册注释.
主要成果:
- 数据集包含1,954个手动标记的图像,跨训练,验证和测试集 (分为70/20/10).
- 像素对齐的模式允许在颜色和个别LiDAR数据上应用标签.
- 该数据集涵盖了各种环境,包括山区,开放区和森林地区.
结论:
- 雪柱检测数据集为推进雪柱检测算法提供了一个有价值的,公开可用的资源.
- 它的综合性和多模式数据支持自动驾驶领域的各种研究应用.


