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KITTI數(shù)據(jù)集解讀絡(luò)!

新機(jī)器視覺 ? 來源:古月居 ? 2023-02-27 09:39 ? 次閱讀

1.KITTI數(shù)據(jù)集概述

KITTI數(shù)據(jù)集由德國卡爾斯魯厄理工學(xué)院和豐田美國技術(shù)研究院聯(lián)合創(chuàng)辦,是目前國際上最大的自動(dòng)駕駛場景下的計(jì)算機(jī)視覺算法評測數(shù)據(jù)集。

該數(shù)據(jù)集用于評測立體圖像(stereo),光流(optical flow),視覺測距(visual odometry),3D物體檢測(object detection)和3D跟蹤(tracking)等計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在車載環(huán)境下的性能。

KITTI包含市區(qū)、鄉(xiāng)村和高速公路等場景采集的真實(shí)圖像數(shù)據(jù),每張圖像中最多達(dá)15輛車和30個(gè)行人,還有各種程度的遮擋與截?cái)唷U麄€(gè)數(shù)據(jù)集由389對立體圖像和光流圖,39.2 km視覺測距序列以及超過200k 3D標(biāo)注物體的圖像組成[1] ,以10Hz的頻率采樣及同步。

總體上看,原始數(shù)據(jù)集被分類為’Road’, ’City’, ’Residential’, ’Campus’ 和 ’Person’。對于3D物體檢測,label細(xì)分為car, van, truck, pedestrian, pedestrian(sitting), cyclist, tram以及misc組成。

地址: http://www.cvlibs.net/datasets/kitti

相關(guān)論文:

1、Geiger A, Lenz P, Urtasun R. Are we ready for autonomous driving? the kitti vision benchmark suite[C]//2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. IEEE, 2012: 3354-3361.

2、Geiger A, Lenz P, Stiller C, et al. Vision meets robotics: The kitti dataset[J]. The International Journal of Robotics Research, 2013, 32(11): 1231-1237.

3、Uhrig J, Schneider N, Schneider L, et al. Sparsity invariant cnns[C]//2017 international conference on 3D Vision (3DV). IEEE, 2017: 11-20.

2.數(shù)據(jù)采集平臺

如圖-1所示,KITTI數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)采集平臺裝配有2個(gè)灰度攝像機(jī),2個(gè)彩色攝像機(jī),一個(gè)Velodyne 64線3D激光雷達(dá),4個(gè)光學(xué)鏡頭,以及1個(gè)GPS導(dǎo)航系統(tǒng)。

具體的傳感器參數(shù)如下[2] :

  • 2 × PointGray Flea2 grayscale cameras (FL2-14S3M-C), 1.4 Megapixels, 1/2” Sony ICX267 CCD, global shutter

  • 2 × PointGray Flea2 color cameras (FL2-14S3C-C), 1.4 Megapixels, 1/2” Sony ICX267 CCD, global shutter

  • 4 × Edmund Optics lenses, 4mm, opening angle ~ 90?, vertical opening angle of region of interest (ROI) ~ 35?

  • 1 × Velodyne HDL-64E rotating 3D laser scanner, 10 Hz, 64 beams, 0.09 degree angular resolution, 2 cm distance accuracy, collecting ~ 1.3 million points/second, field of view: 360? horizontal, 26.8? vertical, range: 120 m

  • 1 × OXTS RT3003 inertial and GPS navigation system, 6 axis, 100 Hz, L1/L2 RTK, resolution: 0.02m / 0.1?

f50c5ae0-b3d4-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

如圖-2所示為傳感器的配置平面圖。為了生成雙目立體圖像,相同類型的攝像頭相距54cm安裝。

由于彩色攝像機(jī)的分辨率和對比度不夠好,所以還使用了兩個(gè)立體灰度攝像機(jī),它和彩色攝像機(jī)相距6cm安裝。為了方便傳感器數(shù)據(jù)標(biāo)定,規(guī)定坐標(biāo)系方向如下[2] :

  • Camera: x = right, y = down, z = forward

  • Velodyne: x = forward, y = left, z = up

  • GPS/IMU: x = forward, y = left, z = up

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3.Dataset詳述

圖-3展示了KITTI數(shù)據(jù)集的典型樣本,分為 ’Road’, ’City’, ’Residential’, ’Campus’ 和’Person’五類。原始數(shù)據(jù)采集于2011年的5天,共有180GB數(shù)據(jù)。

f56ae1f0-b3d4-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

3.1 數(shù)據(jù)組織形式

論文[2] 中提及的數(shù)據(jù)組織形式,可能是早期的版本,與目前KITTI數(shù)據(jù)集官網(wǎng)公布的形式不同,本文稍作介紹。

如圖-4所示,一個(gè)視頻序列的所有傳感器數(shù)據(jù)都存儲于data_drive文件夾下,其中date和drive是占位符,表示采集數(shù)據(jù)的日期和視頻編號。時(shí)間戳記錄在Timestamps.txt文件。

f5bef150-b3d4-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

下載地址: 有大神將其放在了自己的服務(wù)器方便大家下載, http://dataset.f3322.net:666/share/kitti/

f5e4c088-b3d4-11ed-bfe3-dac502259ad0.pngf609667c-b3d4-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

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3.2 Development Kit

KITTI各個(gè)子數(shù)據(jù)集都提供開發(fā)工具 development kit,主要由cpp文件夾,matlab文件夾,mapping文件夾和readme.txt組成。

下圖以object detection任務(wù)的文件夾devkit_object為例,可以看到cpp文件夾主要包含評估模型的源代碼evaluate_object.cpp。

Mapping文件夾中的文件記錄訓(xùn)練集到原始數(shù)據(jù)集的映射,從而開發(fā)者能夠同時(shí)使用激光雷達(dá)點(diǎn)云,gps數(shù)據(jù),右邊彩色攝像機(jī)數(shù)據(jù)以及灰度攝像機(jī)圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)。

Matlab文件夾中的工具包含讀寫標(biāo)簽,繪制2D/3D標(biāo)注框,運(yùn)行demo等工具。Readme.txt文件非常重要,詳述介紹了某個(gè)子數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)格式,benchmark介紹,結(jié)果評估方法等詳細(xì)內(nèi)容。

devkit_object
|── cpp
│ |── evaluate_object.cpp
│ └── mail.h
|── mapping
│ |── train_mapping.txt
│ └── train_rand.txt
|── matlab
│ |── computeBox3D.m
│ |── computeOrientation3D.m
│ |── drawBox2D.m
│ |── drawBox3D.m
│ |── projectToImage.m
│ |── readCalibration.m
│ |── readLabels.m
│ |── run_demo.m
│ |── run_readWriteDemo.m
│ |── run_statistics.m
│ |── visualization.m
│ └── writeLabels.m

3.3 GPS/IMU位姿數(shù)據(jù)

OXTS (GPS/IMU):

對于每一幀,我們將30個(gè)不同的GPS /IMU值存儲在文本文件中:地理坐標(biāo)包括高度,全球定位,速度,加速度,角速率,精度和衛(wèi)星信息。加速度和角速率都是使用兩個(gè)坐標(biāo)系指定的,一個(gè)坐標(biāo)系與車體(x,y,z)相連,另一個(gè)坐標(biāo)系映射到該位置的地表切面(f,l,U)。

我們偶爾會遇到與OXTS設(shè)備短時(shí)間(約1秒)的通信中斷,我們?yōu)榇司€性插入所有值,并將最后3個(gè)條目設(shè)置為'-1'以指示缺失的信息。dataformat.txt提供了更多細(xì)節(jié)。轉(zhuǎn)換實(shí)用程序在開發(fā)工具包中提供。

主要提供以下30個(gè)數(shù)值:

- lat: latitude of the oxts-unit (deg)
- lon: longitude of the oxts-unit (deg)
- alt: altitude of the oxts-unit (m)
- roll: roll angle (rad), 0 = level, positive = left side up (-pi…pi)
- pitch: pitch angle (rad), 0 = level, positive = front down (-pi/2…pi/2)
- yaw: heading (rad), 0 = east, positive = counter clockwise (-pi…pi)
- vn: velocity towards north (m/s)
- ve: velocity towards east (m/s)
- vf: forward velocity, i.e. parallel to earth-surface (m/s)
- vl: leftward velocity, i.e. parallel to earth-surface (m/s)
- vu: upward velocity, i.e. perpendicular to earth-surface (m/s)
- ax: acceleration in x, i.e. in direction of vehicle front (m/s^2)
- ay: acceleration in y, i.e. in direction of vehicle left (m/s^2)
- az: acceleration in z, i.e. in direction of vehicle top (m/s^2)
- af: forward acceleration (m/s^2)
- al: leftward acceleration (m/s^2)
- au: upward acceleration (m/s^2)
- wx: angular rate around x (rad/s)
- wy: angular rate around y (rad/s)
- wz: angular rate around z (rad/s)
- wf: angular rate around forward axis (rad/s)
- wl: angular rate around leftward axis (rad/s)
- wu: angular rate around upward axis (rad/s)
- posacc: velocity accuracy (north/east in m)
- velacc: velocity accuracy (north/east in m/s)
- navstat: navigation status
- numsats: number of satellites tracked by primary GPS receiver
- posmode: position mode of primary GPS receiver
- velmode: velocity mode of primary GPS receiver
- orimode: orientation mode of primary GPS receiver

可以利用matlab程序中的oxts = loadOxtsliteData('2011_xx_xx_drive_xxxx')來解析GPS/IMU數(shù)據(jù),然后利用pose = convertOxtsToPose(oxts)程序?qū)xts數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為米制單位位姿,用一個(gè)4x4的剛體變換矩陣表示。

3.4 傳感器標(biāo)定

這部分內(nèi)容對于想要利用KITTI中多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行傳感器融合相關(guān)算法開發(fā)至關(guān)重要。


raw data數(shù)據(jù)集中提供了三個(gè)標(biāo)定文件,分別是:


calib_cam_to_cam.txt——相機(jī)到相機(jī)之間的標(biāo)定:

  • -S_xx:表示圖像矯正前的尺寸——寬 高

  • -K_xx:表示相機(jī)xx圖像矯正前的標(biāo)定矩陣,3x3大小

  • -D_xx:矯正前相機(jī)xx的1x5畸變向量

  • -R_xx:相機(jī)xx的3x3旋轉(zhuǎn)矩陣(相機(jī)外參)

  • -T_xx:相機(jī)xx的3x1平移向量(相機(jī)外參)

  • -S_rect_xx:矯正后相機(jī)xx圖像尺寸

  • -R_rect_xx:3x3的矯正旋轉(zhuǎn)矩陣用來使圖像平面共面

  • -P_rect_xx:矯正后3x4的投影矩陣(表示將矯正后相機(jī)00下坐標(biāo)轉(zhuǎn)到相機(jī)xx下圖像像素的投影矩陣)

注意:在使用同步矯正數(shù)據(jù)集時(shí),我們一般只會用到P_rect_xx矩陣和R_rect_00矩陣。

D_xx解釋:

圖像的畸變主要有兩種:徑向畸變和切向畸變。

徑向畸變:正中心位置的畸變最小,隨著半徑的增大,畸變增大。徑向畸變可以分為枕形畸變和桶形畸變:

f65c6638-b3d4-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

徑向畸變矯正公式如下(泰勒級數(shù)展開式前3項(xiàng)):

f6809666-b3d4-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

切向畸變:在透鏡與成像平面不平行時(shí)就會產(chǎn)生,類似于透視變換。

f69781fa-b3d4-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

切向畸變的矯正公式如下:

f6b13744-b3d4-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

calib_velo_to_cam.txt——激光雷達(dá)到相機(jī)之間的對準(zhǔn):

  • -R:3x3的旋轉(zhuǎn)矩陣

  • -T:3x1的平移向量

R|T共同組成一個(gè)剛體變換矩陣,用來將激光雷達(dá)坐標(biāo)系下的一個(gè)點(diǎn)轉(zhuǎn)換到左側(cè)灰度相機(jī)(即cam00)坐標(biāo)系下。在開發(fā)激光雷達(dá)和相機(jī)融合相關(guān)算法時(shí)會用到。

calib_img_to_velo.txt——GPS/IMU到激光雷達(dá)之間的對準(zhǔn):

  • -R:3x3的旋轉(zhuǎn)矩陣

  • -T:3x1的平移向量

3.5 深度預(yù)測、深度完成模塊的數(shù)據(jù)介紹

激光數(shù)據(jù)被保存成png格式(uint16)與真實(shí)距離(米)之間的關(guān)系:png的像素值除以256,來源:

http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_depth_all.php

Download development kit (48 K)中的 readme.txt(http://www.cvlibs.net/downloads/depth_devkit.zip)

disp(u,v) = ((float)I(u,v))/256.0; valid(u,v) = I(u,v)>0;

KITTI中的3D激光雷達(dá)點(diǎn)云(官網(wǎng)下載的raw文件中的sync文件下的)bin文件(infile),轉(zhuǎn)成pcd文件(outfile)存儲代碼:

 // load point cloud
 fstream input(infile.c_str(), ios::in | ios::binary);
 if(!input.good()){
  cerr << "Could not read file: " << infile << endl;
  exit(EXIT_FAILURE);
 }
 input.seekg(0, ios::beg);
 
 pcl::PointCloud::Ptr points (new pcl::PointCloud);
 
 int i;
 for (i=0; input.good() && !input.eof(); i++) {
  PointXYZI point;
  input.read((char *) &point.x, 3*sizeof(float));
  input.read((char *) &point.intensity, sizeof(float));
  points->push_back(point);
 }
 input.close();
 
 cout << "Read KTTI point cloud with " << i << " points, writing to " << outfile << endl;
 
  pcl::PCDWriter writer;
 
  // Save DoN features
  writer.write (outfile, *points, false);

3.6 pose數(shù)據(jù)介紹

數(shù)據(jù)集位置:

https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/devkit_odometry.zip

在文件夾 devkit_odometry/devkit/reame.txt 中說明: 在poses目錄下,包含00.txt-10.txt 11個(gè)序列,每一個(gè)文件包換Nx12個(gè)表格,N代表幀數(shù)。

每一行利用3x4轉(zhuǎn)移矩陣代表左邊相機(jī)(猜想這里指的是 Cam 0, 左側(cè)的灰度相機(jī))坐標(biāo)系統(tǒng)的位姿,轉(zhuǎn)移矩陣將當(dāng)前幀左邊相機(jī)系統(tǒng)中的一個(gè)點(diǎn)映射到第0幀的坐標(biāo)系統(tǒng)中。轉(zhuǎn)移矩陣中平移的部分表示當(dāng)前相機(jī)位置(相對于第0幀)。

原文: Folder 'poses': The folder 'poses' contains the ground truth poses (trajectory) for the first 11 sequences. This information can be used for training/tuning your method. Each file xx.txt contains a N x 12 table, where N is the number of frames of this sequence. Row i represents the i'th pose of the left camera coordinate system (i.e., z pointing forwards) via a 3x4 transformation matrix. The matrices are stored in row aligned order (the first entries correspond to the first row), and take a point in the i'th coordinate system and project it into the first (=0th) coordinate system. Hence, the translational part (3x1 vector of column 4) corresponds to the pose of the left camera coordinate system in the i'th frame with respect to the first (=0th) frame.

(john解讀:ORB-SLAM3中相機(jī)位姿(camera pose)的表示是Tcw,即世界坐標(biāo)系的點(diǎn)Pw到相機(jī)坐標(biāo)系的點(diǎn)Pc的變換矩陣,(camera pose 的逆是Twc, 即 Pw = Twc * Pc)。這里的pose.txt保存時(shí),以第一幀(的相機(jī)坐標(biāo)系)作為世界坐標(biāo)系(即 0,0,0,0,0,0,1),保存的為第i幀相機(jī)坐標(biāo)系下的點(diǎn)到第0幀(世界坐標(biāo)系)的變換,即Twc(相機(jī)位姿的逆)。

示例:sequence 00 的poses(軌跡)00.txt

f6c60110-b3d4-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

審核編輯 :李倩


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原文標(biāo)題:KITTI數(shù)據(jù)集解讀絡(luò)!

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    隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)采集已成為企業(yè)運(yùn)營、管理和決策的重要支撐。網(wǎng)關(guān)作為連接不同網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵設(shè)備,其在數(shù)據(jù)采集過程中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。本文將詳細(xì)介紹一種網(wǎng)關(guān)數(shù)據(jù)采集解決方案,旨在確保
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    網(wǎng)關(guān)<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)采集解</b>決方案

    PLC數(shù)據(jù)采集解決方案

    問題,這些問題限制了企業(yè)生產(chǎn)力的提升和管理效能的增強(qiáng)。因此,打造一套高效率、高可靠性的PLC數(shù)據(jù)采集解決方案顯得尤為關(guān)鍵。 二、解決方案概述 針對工業(yè)生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)采集需求,我們提出一套基于PLC的數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控解決方案。通過集
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