3D 视觉

Automated Discontinuity Set Characterisation in Enclosed Rock Face Point Clouds Using Single-Shot Filtering and Cyclic Orientation Transformation

使用单次滤波和循环方向变换对封闭岩壁点云中的不连续集进行自动化表征

Dibyayan Patra, Pasindu Ranasinghe, Bikram Banerjee, Simit Raval

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出了一种基于单次滤波和循环方向变换的自动方法，用于表征封闭岩壁点云中的不连续集，实现了高精度的倾角和倾向估计。

SurfelSoup: Learned Point Cloud Geometry Compression With a Probablistic SurfelTree Representation

SurfelSoup：基于概率Surfel树的端到端点云几何压缩框架

Tingyu Fan, Ran Gong, Yueyu Hu, Yao Wang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, New York University Tandon School of Engineering, Brooklyn, NY, USA（电气工程系，纽约大学塔能工程学院，布鲁克林，纽约，美国） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SurfelSoup通过概率Surfel树结构实现点云几何压缩，提升压缩效率与表面重建质量。

Lightweight Super Resolution-enabled Coding Model for the JPEG Pleno Learning-based Point Cloud Coding Standard

轻量级超分辨率赋能的编码模型用于基于JPEG Pleno学习的点云编码标准

André F. R. Guarda, Nuno M. M. Rodrigues, Fernando Pereira

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种轻量级超分辨率赋能的点云编码模型，以提高基于JPEG Pleno学习的点云编码标准的压缩效率和实用性。

Comments 32 pages, 8 figures, submitted to Signal Processing: Image Communication

Efficient UAV trajectory prediction: A multi-modal deep diffusion framework

高效无人机轨迹预测：一种多模态深度扩散框架

Yuan Gao, Xinyu Guo, Wenjing Xie, Zifan Wang, Hongwen Yu, Gongyang Li, Shugong Xu

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 本文提出一种多模态深度融合框架，通过融合激光雷达和毫米波雷达数据提升无人机轨迹预测精度，实验显示其比基线模型提升40%。

Comments in Chinese language

LiFlow: Flow Matching for 3D LiDAR Scene Completion

LiFlow：用于3D激光雷达场景补全的流匹配

Andrea Matteazzi, Dietmar Tutsch

机构 * University of Wuppertal（乌尔姆大学） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 LiFlow通过流匹配框架改进3D激光雷达场景补全，采用最近邻损失和切封距离损失提升点云对齐效果，实现多指标最优性能。

GDPR-Compliant Person Recognition in Industrial Environments Using MEMS-LiDAR and Hybrid Data

在工业环境中使用MEMS-LiDAR和混合数据实现符合GDPR的人体识别

Dennis Basile, Dennis Sprute, Helene Dörksen, Holger Flatt

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出利用MEMS-LiDAR和混合数据在工业环境中实现符合GDPR的人体识别，通过合成数据增强提升检测性能并减少标注工作量。

Comments Accepted at 19th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering

OpenWorldSAM: Extending SAM2 for Universal Image Segmentation with Language Prompts

OpenWorldSAM: 通过语言提示扩展SAM2实现通用图像分割

Shiting Xiao, Rishabh Kabra, Yuhang Li, Donghyun Lee, Joao Carreira, Priyadarshini Panda

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 点云 ：spatial understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 OpenWorldSAM通过整合轻量级视觉-语言模型，扩展SAM2实现开放词汇图像分割，具备高效、实例意识和强泛化能力。

CADGrasp: Learning Contact and Collision Aware General Dexterous Grasping in Cluttered Scenes

CADGrasp: 学习接触和碰撞感知的通用灵巧抓取在杂乱场景中

Jiyao Zhang, Zhiyuan Ma, Tianhao Wu, Zeyuan Chen, Hao Dong

机构 * Center on Frontiers of Computing Studies, School of Computer Science, Peking University（前沿计算研究中心，计算机学院，北京大学） ； National Key Laboratory for Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（多媒体信息处理国家级重点实验室，计算机学院，北京大学） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 CADGrasp通过两阶段算法实现接触和碰撞感知的灵巧抓取，利用点云输入预测稀疏IBS表示，并结合占用扩散模型和能量函数优化，提升在杂乱场景中的抓取成功率与稳定性。

The Role of World Models in Shaping Autonomous Driving: A Comprehensive Survey

世界模型在塑造自动驾驶中的作用：全面综述

Sifan Tu, Xin Zhou, Dingkang Liang, Xingyu Jiang, Yumeng Zhang, Xiaofan Li, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Baidu Inc（百度公司） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文综述了驾驶世界模型在自动驾驶中的作用，分析了其生态系统、分类方法及性能表现，探讨了当前研究的局限性与未来发展方向。

Comments For continuous updates, please follow the repository: https://github.com/LMD0311/Awesome-World-Model

Observing Health Outcomes Using Remote Sensing Imagery and Geo-Context Guided Visual Transformer

利用遥感图像和地理上下文引导的视觉变换器观察健康结果

Yu Li, Guilherme N. DeSouza, Praveen Rao, Chi-Ren Shyu

专题命中 点云 ：spatial understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种结合地理空间信息的视觉变换器模型，通过引导注意力机制提升遥感图像处理效果，有效预测疾病流行率。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing

Exploration of Radar-based Obstacle Visualizations to Support Safety and Presence in Camera-Free Outdoor VR

雷达基于的障碍可视化探索以支持无摄像头户外VR中的安全与存在

Avinash Ajit Nargund, Andrew L. Huard, Tobias Höllerer, Misha Sra

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 本研究探索了雷达基于的障碍可视化技术，通过三种不同方法比较，发现其在户外VR中平衡沉浸、安全与隐私方面存在不同效果和局限。

The Flood Complex: Large-Scale Persistent Homology on Millions of Points

洪水复杂性：在数百万点上的大规模持久同调

Florian Graf, Paolo Pellizzoni, Martin Uray, Stefan Huber, Roland Kwitt

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 本文提出洪水复形，用于高效计算大规模点云的持久同调，适用于下游机器学习任务，尤其在处理复杂几何或拓扑结构时表现更优。