DVIOR: Dynamic Vertical and Low-Intensity Outlier Removal for Efficient Snow Noise Removal from LiDAR Point Clouds in Adverse Weather
Notice bibliographique
Résumé
With the advancement of autonomous driving technology, the performance of LiDAR in adverse weather conditions has garnered increasing attention. Traditional denoising algorithms, including intensity-based methods like LIOR (a representative intensity-based filter that relies solely on signal intensity), have limited effectiveness in handling snow noise, especially in removing dynamic noise points and distinguishing them from environmental features. This paper proposes a Dynamic Vertical and Low-Intensity Outlier Removal (DVIOR) algorithm, specifically designed to optimize LiDAR point cloud data under snowy conditions. The DVIOR algorithm, as an extension of intensity-based filtering augmented with vertical height information, dynamically adjusts filter parameters by combining the height and intensity information of the point cloud, effectively filtering out snow noise while preserving environmental features. In our experiments, the DVIOR algorithm was evaluated on several publicly available adverse weather datasets, including the Winter Adverse Driving Scenarios (WADS), the Canadian Adverse Driving Conditions (CADC), and the Radar Dataset for Autonomous Driving in Adverse weather conditions (RADIATE) datasets. Compared with both the mainstream dynamic distance–intensity hybrid algorithm in recent years, Dynamic Distance–Intensity Outlier Removal (DDIOR), and the representative intensity-based filter LIOR, DVIOR achieved notable improvements: it gained a 10.2-point higher F1-score than DDIOR and an 11.8-point higher F1-score than LIOR (79.00) on the WADS dataset. Additionally, DVIOR performed excellently on the CADC and RADIATE datasets, achieving F1-scores of 87.35 and 86.68, respectively—representing an improvement of 19.82 and 36.9 points over DDIOR and 4.67 and 17.95 points over LIOR (82.68 and 68.73). These results demonstrate that the DVIOR algorithm outperforms existing methods, including both distance–intensity hybrid approaches and intensity-based filters like LIOR, in snow noise removal, particularly in complex snowy environments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».