自动驾驶

LIE: LiDAR-only HD Map Construction with Intensity Enhancement via Online Knowledge Distillation

LIE：基于LiDAR的高精度地图构建方法：通过在线知识蒸馏增强强度

Kanak Mazumder, Fabian B. Flohr

机构 * Munich University of Applied Sciences（慕尼黑应用科学大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,title_cn)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出LIE方法，通过在线知识蒸馏提升LiDAR强度信息，实现高精度地图构建，优于单模态方法，适用于复杂环境和长距离场景。

Comments This work has been accepted for publication in International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), IEEE, 2026. The final published version will be available via IEEE Xplore

LiDAR for Rehabilitation: A Comprehensive Survey of Applications, AI Techniques, and Future Directions

激光雷达在康复中的应用：应用、人工智能技术及未来方向的综合调研

Soumia Siyoucef, Najmeddine Dhieb, Hakim Ghazzai, Eleonora Guanziroli, Franco Molteni, Gianluca Setti

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

AI总结 本文综述了激光雷达在康复、术后护理和医院环境中的应用，分析了基于学习的方法及统计趋势，揭示了当前方法、AI处理技术和开放挑战。

Comments This paper is accepted for publication in IEEE Sensors Reviews, April, 2026

LiDAR based determination of spring constant using smartphones

基于Li DAR的智能手机弹簧常数测定

Sanjoy Kumar Pal, Soumen Sarkar, Pradipta Panchadhyayee

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)

AI总结 本文利用智能手机Li D AR传感器和phyphox应用，通过测量垂直弹簧-质量系统的振荡周期，确定不同弹簧组合的弹簧常数，实验结果与理论值一致，适合高中生在家进行简单实验。

Journal ref Phys. Educator 6 (2024) 2450001

Boosting Multimodal Remote Sensing Image Classification with Transformer-based Heterogeneously Salient Graph Representation

通过基于变换器的异质显著图表示提升多模态遥感图像分类

Jiaqi Yang, Bo Du, Rong Liu, Zhu Mao, Liangpei Zhang

机构 * Department of Forest Sciences, University of Helsinki（赫尔辛基大学森林科学系） ； School of Computer Science, National Engineering Research Center for Multimedia Software, Institute of Artificial Intelligence, and Hubei Key Laboratory of Multimedia and Network Communication Engineering, Wuhan University, Wuhan, China（武汉大学计算机学院、国家多媒体软件工程研究中心、人工智能研究院、湖北省多媒体与网络通信工程重点实验室，武汉，中国） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本文提出基于变换器的异质显著图表示方法，解决多模态遥感图像分类中特征表示不充分、长距离依赖建模复杂及过拟合问题，通过异质图编码器、多卷积调节器和均值前向策略提升分类性能。