自动驾驶

A Fully Interpretable Statistical Approach for Roadside LiDAR Background Subtraction

一种完全可解释的统计方法用于道路LiDAR背景减除

Aitor Iglesias, Nerea Aranjuelo, Patricia Javierre, Ainhoa Menendez, Ignacio Arganda-Carreras, Marcos Nieto

机构 * Fundación Vicomtech, Basque Research and Technology Alliance (BRTA)（维克森科技基金会、巴斯克研究与技术联盟） ； University of the Basque Country (UPV/EHU)（巴斯克国家大学） ； CAFSignalling（CAF信号公司） ； IKERBASQUE, Basque Foundation for Science（伊基尔巴斯克基金会） ； Donostia International Physics Center (DIPC)（多诺西亚国际物理中心） ； Biofisika Institute（生物物理研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种可解释的统计方法，用于道路LiDAR背景减除，通过高斯分布网格和过滤算法提升自动驾驶感知的准确性和灵活性。

Journal ref 2025 IEEE International Conference on Vehicular Electronics and Safety (ICVES), pp. 34-41

An Industrial Dataset for Scene Acquisitions and Functional Schematics Alignment

用于场景采集和功能图示对齐的工业数据集

Flavien Armangeon, Thibaud Ehret, Enric Meinhardt-Llopis, Rafael Grompone von Gioi, Guillaume Thibault, Marc Petit, Gabriele Facciolo

机构 * 1 Universit\'e Paris-Saclay, ENS Paris-Saclay, CNRS, Centre Borelli, 91190, Gif-sur-Yvette, France 2 EDF R\&D (Electricité de France), France 3 AMIAD, Pôle Recherche, France 4 Institut Universitaire de France 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出IRIS-v2数据集，通过结合分割和图匹配技术，解决工业场景中功能图示与现实数据对齐的问题。

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