arXiv · cs.AI· Shiva Agrawal·· 14 天前AI 评分26
路侧 RGB 相机与 3D 雷达的资源高效道路使用者 3D 形状与朝向估计方法
Resource-Efficient 3D Shape and Orientation Estimation of Road Users using Roadside RGB Camera and 3D Radar
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Shiva Agrawal
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.18417v1
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AI 导读
研究者提出一种低成本两阶段方法，利用路侧 RGB 相机与 3D 雷达实时估计行人、自行车和汽车等道路使用者的 3D 形状与朝向，避免端到端模型依赖大量特定点位数据。第一阶段用现成方法提取 2D 相机边界框和对应 3D 雷达点，第二阶段由雷达确定 3D 位置、预定义模板确定尺寸，并用微型神经网络预测针对具体点位优化的 yaw 角。该方法在带行人路口的弯道完成验证，在 NVIDIA Jetson ORIN 上达到 25 fps。
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