Removing Snowfall Noise From Point Clouds Without Considering the Nearest Neighbors
Notice bibliographique
Résumé
Light detection and ranging (LiDAR) is crucial for recognizing the surrounding environment in autonomous driving. However, snowfall can generate noise in the reflected laser beam of LiDAR, affecting downstream tasks such as object detection in autonomous driving systems. The accuracy and processing speed of existing methods for removing snowfall noise, which primarily adopt approaches based on the nearest neighbors, do not meet the requirements for autonomous driving systems. Considerably, we propose a novel method for snowfall noise removal that does not consider the nearest neighbors; instead, our method establishes threshold values for intensity, distance, and height from the LiDAR by analyzing snowfall noise characteristics. Thus, our method differs from the existing methods. We evaluated the removal accuracy and processing time of our method using the winter adverse driving dataset (WADS). Compared to the existing methods, our method achieves a similar recall but higher precision (by approximately 13.7%) and F-measure (by approximately 7.4%). Furthermore, our method significantly reduces processing time by approximately 93.7%, indicating a substantial improvement in processing speed. Furthermore, to validate its effectiveness, our method was adopted as a preprocessing step for object detection under snowfall conditions, and the Canadian adverse driving conditions (CADC) dataset was employed for evaluation. Results demonstrate that adopting our method led to an approximately 7.6% improvement in the object detection rates (ODRs) compared to detection without our method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».