自动驾驶

Multi-Modal Traffic Sign Detection with Semantic Attributes for Autonomous Driving

面向自动驾驶的结合语义属性的多模态交通标志检测

Meda Lazar, Sourab Sridhar, Shashwata Gupta, Alexandra Tripcea, Varun Ravi, Senthil Yogamani

机构 * Arriver System Software S.r.l.（Arriver系统软件有限责任公司） ； Qualcomm Auto Ltd Sweden Filial（高通汽车有限公司瑞典分公司） ； Qualcomm Auto Ltd.（高通汽车有限公司） ； Qualcomm Technologies, Inc（高通技术公司） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(summary_cn,abstract)；autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 针对自动驾驶中交通标志检测的跨区域泛化差、远距离小目标检测弱、跟踪易受透视畸变影响的问题，提出多模态框架，结合LiDAR与相机，引入强度感知可变形融合模块、双运动模型跟踪器及语义属性分类流水线，在多国数据集上取得低漏检率，实现全球可泛化的商用级交通标志感知。

Vision Foundation Model Driven Foreground-Aware Pseudo-LiDAR Generation for Monocular 3D Object Detection

视觉基础模型驱动的面向前景感知的伪激光雷达生成方法用于单目3D目标检测

Bonan Ding, Jin Xie, Jing Nie, Jiale Cao, Yanwei Pang

专题命中 感知 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出VFMM3D框架，利用DAM和SAM的先验生成前景感知伪激光雷达，在KITTI、Waymo数据集上实现最优性能，可无缝集成至多种激光雷达3D目标检测器。

Comments 12 pages, 4 figures

CoAnchor: Robust Collaborative Perception under Spatio-Temporal Misalignment via Object-Level Anchors

CoAnchor：基于目标级锚点的时空错位下鲁棒协同感知

Chi Li, Rui Lin, Aobo Ji, Dongzhu Xu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

专题命中 感知 ：BEV(abstract,abstract_cn)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出CoAnchor框架，以目标级时空锚点为接口，联合处理协同感知中的时空错位问题，在模拟和真实数据集上验证了其鲁棒性与精度-效率权衡优势。

Comments MM2026

Radiometric fingerprinting of object surfaces using mobile laser scanning and semantic 3D road space models

利用移动激光扫描和语义3D道路空间模型进行物体表面的辐射指纹识别

Benedikt Schwab, Thomas H. Kolbe

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出利用移动激光扫描和语义3D道路空间模型，通过生成物体表面的辐射指纹，实现对城市表面材料信息的自动关联与分析。

A2DINOv3: Rethinking Multi-Modal Object Detection via Socialized Collaboration

A2DINOv3：通过社会化协作重新思考多模态目标检测

Jiekang Feng, Zhihe Fan, Yunqi Zhu, Xinjie Yao, Yueying Zhang, Yike Gao, Ranxin Li, Guanzuo Chen

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出A2DINOv3框架，通过社会化协作协议让RGB与红外分支以异构专家模式选择性交互，结合零初始化策略，在四个多模态基准上实现了多模态目标检测的SOTA性能。