MineInsight: A Multi-sensor Dataset for Humanitarian Demining Robotics in Off-Road Environments

要約

人道的脱出におけるロボット工学の使用には、地雷検出能力を改善するためのコンピュータービジョン技術がますます関与しています。
ただし、多様で現実的なデータセットがない場合、アルゴリズムの信頼できる検証は、研究コミュニティにとって依然として課題です。
このペーパーでは、オフロードの地雷検出用に設計された公開されているマルチセンサーのマルチスペクトルデータセットであるMineInsightを紹介します。
データセットには、3つの異なるトラックに沿って分布している35の異なるターゲット（15の地形と20の一般的に発見されたオブジェクト）があり、多様で現実的なテスト環境を提供します。
MineInsightは、私たちの知る限り、無人の地上車両とそのロボットアームの両方からデュアルビューセンサースキャンを統合した最初のデータセットであり、閉塞を緩和し、空間認識を改善するための複数の視点を提供します。
2つのLIDARと、可視（RGB、モノクロ）、可視短波赤外線（Viswir）、および長波赤外線（LWIR）を含む多様なスペクトル範囲でキャプチャされた画像を備えています。
さらに、データセットには、ターゲットの位置の推定が付いており、検出アルゴリズムを評価するためのベンチマークを提供します。
昼間と夜間の両方の条件で約1時間のデータを記録し、約38,000 RGBフレーム、53,000型のviswirフレーム、および108,000 LWIRフレームを記録しました。
MineInsightは、地雷検出アルゴリズムを開発および評価するためのベンチマークとして機能します。
データセットはhttps://github.com/mariomlz99/mineinsightで入手できます。

要約(オリジナル)

The use of robotics in humanitarian demining increasingly involves computer vision techniques to improve landmine detection capabilities. However, in the absence of diverse and realistic datasets, the reliable validation of algorithms remains a challenge for the research community. In this paper, we introduce MineInsight, a publicly available multi-sensor, multi-spectral dataset designed for off-road landmine detection. The dataset features 35 different targets (15 landmines and 20 commonly found objects) distributed along three distinct tracks, providing a diverse and realistic testing environment. MineInsight is, to the best of our knowledge, the first dataset to integrate dual-view sensor scans from both an Unmanned Ground Vehicle and its robotic arm, offering multiple viewpoints to mitigate occlusions and improve spatial awareness. It features two LiDARs, as well as images captured at diverse spectral ranges, including visible (RGB, monochrome), visible short-wave infrared (VIS-SWIR), and long-wave infrared (LWIR). Additionally, the dataset comes with an estimation of the location of the targets, offering a benchmark for evaluating detection algorithms. We recorded approximately one hour of data in both daylight and nighttime conditions, resulting in around 38,000 RGB frames, 53,000 VIS-SWIR frames, and 108,000 LWIR frames. MineInsight serves as a benchmark for developing and evaluating landmine detection algorithms. Our dataset is available at https://github.com/mariomlz99/MineInsight.

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