【自动驾驶】【数据集】KITTI数据集简介和使用+ KITTI数据集国内下载地址

 本文为KITTI笔记记录,参考链接附在文中

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KITTI简介

1.KITTI数据集概述

2.数据采集平台

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KITTI简介

这篇文章写得非常详细:

https://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/70173223

1.KITTI数据集概述

  KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo),光流(optical flow),视觉测距(visual odometry),3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)等计算机视觉技术在车载环境下的性能。KITTI包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据,每张图像中最多达15辆车和30个行人,还有各种程度的遮挡与截断。整个数据集由389对立体图像和光流图,39.2 km视觉测距序列以及超过200k 3D标注物体的图像组成[1] ,以10Hz的频率采样及同步。总体上看,原始数据集被分类为’Road’, ’City’, ’Residential’, ’Campus’ 和 ’Person’。对于3D物体检测,label细分为car, van, truck, pedestrian, pedestrian(sitting), cyclist, tram以及misc组成。

2.数据采集平台

  如图-1所示,KITTI数据集的数据采集平台装配有2个灰度摄像机,2个彩色摄像机,一个Velodyne 64线3D激光雷达,4个光学镜头,以及1个GPS导航系统。具体的传感器参数如下[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◦ 
     

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图-2所示为传感器的配置平面图。为了生成双目立体图像,相同类型的摄像头相距54cm安装。由于彩色摄像机的分辨率和对比度不够好,所以还使用了两个立体灰度摄像机,它和彩色摄像机相距6cm安装。为了方便传感器数据标定,规定坐标系方向如下[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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有大神将其放在了自己的服务器方便大家下载,赞

http://dataset.f3322.net:666/share/kitti/

 

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