自动驾驶

Enhanced Spatiotemporal Consistency for Image-to-LiDAR Data Pretraining

增强的时空一致性用于图像到LiDAR数据预训练

Xiang Xu, Lingdong Kong, Hui Shuai, Wenwei Zhang, Liang Pan, Kai Chen, Ziwei Liu, Qingshan Liu

机构 * College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学计算机科学与技术学院） ； School of Computing, Department of Computer Science, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； School of Computer Science, Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学计算机学院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 SuperFlow++通过整合时空线索提升图像到LiDAR数据预训练效果，实现更鲁棒的特征表示和更高效的自动驾驶感知。

Comments IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

FLARES: Fast and Accurate LiDAR Multi-Range Semantic Segmentation

FLARES: 快速且准确的LiDAR多范围语义分割

Bin Yang, Alexandru Paul Condurache

机构 * Automated Driving Research, Robert Bosch GmbH（罗伯特博世集团自动化驾驶研究部） ； Institute for Signal Processing, University of Lübeck（吕贝克大学信号处理研究所） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 FLARES通过多范围图像训练和定制的数据增强技术，提升LiDAR语义分割的准确性和效率，实现mIoU提升和推理速度提升。

Comments The paper was accepted by WACV2026

Enhancing Monocular Height Estimation via Sparse LiDAR-Guided Correction

通过稀疏激光雷达引导的纠正增强单目高度估计

Jian Song, Hongruixuan Chen, Naoto Yokoya

机构 * Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo（东京大学前沿科学研究生院） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (AIP), RIKEN（日本理化学研究所先进智能项目中心（AIP）） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 通过整合稀疏全球激光雷达数据与深度学习预测，提升单目高度估计和单目深度估计的准确性和鲁棒性，实现低成本、大规模的3D高度映射。

Comments Accepted for publication in the ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing

Semantic Temporal Single-photon LiDAR

语义时间单光子激光雷达

Fang Li, Tonglin Mu, Shuling Li, Junran Guo, Keyuan Li, Jianing Li, Ziyang Luo, Xiaodong Fan, Ye Chen, Yunfeng Liu, Hong Cai, Lip Ket Chin, Jinbei Zhang, Shihai Sun

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本文提出基于自更新语义知识库的语义时间单光子激光雷达，通过动态更新语义特征提升目标识别性能，尤其在低信噪比和短采样时间条件下表现优异。

Comments 14 pages, 5 figures. And any comment is welcome

Shoot-Bounce-3D: Single-Shot Occlusion-Aware 3D from Lidar by Decomposing Two-Bounce Light

Shoot-Bounce-3D：通过分解双次反射光实现单次测量的激光雷达3D重建

Tzofi Klinghoffer, Siddharth Somasundaram, Xiaoyu Xiang, Yuchen Fan, Christian Richardt, Akshat Dave, Ramesh Raskar, Rakesh Ranjan

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Meta 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 通过分解双次反射光，单次测量实现遮挡和镜面场景的3D重建

Comments SIGGRAPH Asia 2025. Project page: https://shoot-bounce-3d.github.io

GuideNav: User-Informed Development of a Vision-Only Robotic Navigation Assistant For Blind Travelers

GuideNav: 为盲人旅行者开发的基于视觉的机器人导航助手的用户导向开发

Hochul Hwang, Soowan Yang, Jahir Sadik Monon, Nicholas A Giudice, Sunghoon Ivan Lee, Joydeep Biswas, Donghyun Kim

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； University of Maine（缅因大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 GuideNav是一款基于视觉的导航系统，通过教然后重复的方式帮助盲人旅行者导航，无需依赖昂贵传感器，实现了千米级路径跟随。

Representation Learning for Point Cloud Understanding

点云理解的表示学习

Siming Yan

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 激光雷达 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出整合预训练2D模型以提升3D点云理解的方法，通过自监督学习和迁移学习改进点云表示学习。

Comments 181 pages

STONE: Pioneering the One-to-N Universal Backdoor Threat in 3D Point Cloud

STONE：开创性地探索3D点云中的一对多通用后门威胁

Dongmei Shan, Wei Lian, Chongxia Wang

机构 * Changzhi University（长治大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 STONE首次提出3D点云中一对多通用后门威胁，通过可配置球形触发器设计实现高攻击成功率，为多目标后门威胁提供理论与实证基础。

Comments 15 pages, 5 figures

Optimizing Age of Information in Networks with Large and Small Updates

在具有大更新和小更新的网络中优化信息年龄

Zhuoyi Zhao, Vishrant Tripathi, Igor Kadota

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于信息年龄的Max-Weight调度策略，通过考虑大和小更新的大小，实现了在具有不同更新大小的网络中的最优信息年龄优化。

Comments To appear in WiOpt 2025