自动驾驶

Mirage: a Clean-Label Backdoor against LiDAR 3D Object Detection

Mirage：针对LiDAR 3D目标检测的干净标签后门攻击

Ziba Parsons, Ang Li

机构 * University of Michigan - Dearborn（密歇根大学迪尔伯恩分校） 纠错

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

AI总结 提出Mirage，一种黑盒、干净标签的后门攻击方法，通过注入少量标签一致的毒化样本，使LiDAR 3D目标检测模型学习触发器与目标类别的恶意关联，实现73%误分类成功率且仅需0.5%毒化率。

ShotcreteDepth: A Bi-modal Dataset for Robust Robotic Depth Perception in Shotcrete Construction Environments

ShotcreteDepth：用于喷射混凝土施工环境中鲁棒机器人深度感知的双模态数据集

Jakub Gregorek, Lars Arnold Dethlefsen, Patrick Schmidt, Mads Essenbæk, Jonas Flink Bentzen, Lazaros Nalpantidis

机构 * Technical University of Denmark, Department of Electrical and Photonics Engineering（丹麦技术大学电气与光子工程系） ； Pioneer Centre for AI（人工智能先锋中心） ； Christiansen & Essenbæk A/S（Christiansen & Essenbæk 公司） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(summary_cn,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对喷射混凝土施工环境中的感知挑战，提出双模态数据集ShotcreteDepth，包含立体RGB图像和LiDAR点云，并附带轻量级标注工具，支持立体匹配、深度补全和深度估计研究。

DrivingVoxels: Compositional Sparse Voxel Rasterization for Dynamic Driving Scene Reconstruction

DrivingVoxels：用于动态驾驶场景重建的组合稀疏体素光栅化

Tania Aguirre, Luis Roldão, Moussab Bennehar, Nathan Piasco, Dzmitry Tsishkou, Simone Rossi, Pietro Michiardi

机构 * Noah’s Ark, Huawei Paris Research Center, France（华为巴黎研究中心诺亚方舟实验室） ； EURECOM, France（法国EURECOM） 纠错

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

AI总结 提出DrivingVoxels框架，通过组合多个独立八叉树的稀疏体素联合光栅化，结合LiDAR引导的结构初始化，高效重建动态驾驶场景，在PandaSet上达到与3DGS相当或更优的感知与结构指标，且训练时间更短。

ARGUSTRACK: A Multi-View Annotation System for Multi-Object Tracking

ARGUSTRACK: 一种用于多目标跟踪的多视图标注系统

Hao Vo, Duc Nguyen, Ngan Le

机构 * AICV Lab, University of Arkansas（阿肯色大学AICV实验室） 纠错

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

AI总结 提出ARGUSTRACK多相机标注系统，通过鸟瞰图平面直接标注并自动投影到各视图，结合时间传播和半自动生成候选框，显著减少多相机多目标跟踪的标注时间。

A Stitch in Time Saves Nine: Preserving Policy Compatibility Under Perception Updates in End-to-End Autonomous Driving

小洞不补，大洞吃苦：端到端自动驾驶中感知更新下的策略兼容性保持

Yueyuan Li, Yifei Xiao, Mingyang Jiang, Xiang Zuo, Songan Zhang, Ming Yang

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China（教育部系统控制与信息处理重点实验室） ； School of Aeronautics and Astronautics, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学航空航天学院） ； Global Institute of Future Technology, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学全球未来技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出通过轻量级潜在空间对齐（模型拼接）来保持端到端自动驾驶系统中更新感知模块与固定策略模块的兼容性，避免重训练或架构解耦的高成本，实验证明在多种更新场景下有效。

Comments 12 pages, 9 tables, 5 figures; T-ITS under review

UECP: Uncertainty-Enhanced Collaborative Perception

UECP：不确定性增强的协同感知

Kang Yang, Tianci Bu, Peng Wang, Deying Li, Wen Jie, Yongcai Wang

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； China Waterborne Transport Research Institute（交通运输部水运科学研究院） 纠错

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

AI总结 针对协同感知中证据不可靠和融合不充分的问题，提出基于物理场景感知的不确定性图，并构建UECP框架，通过UAPF模块实现鲁棒融合，在真实数据集上超越现有方法。

Comments 22 pages, 10 figures

WildBox: A Dataset and Benchmark for Aerial Monocular 3D Detection of African Savanna Wildlife

WildBox: 非洲稀树草原野生动物航拍单目3D检测数据集与基准

Vandita Shukla, Kilian Meier, Lucie Laporte-Devylder, Camille Rondeau Saint-Jean, Jenna M. Kline, Blair R. Costelloe, Devis Tuia, Fabio Remondino, Benjamin Risse

机构 * D Optical Metrology Unit, Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯斯勒基金会3D光学计量部） ； Computer Vision and Machine Learning Systems group, Institute for Geoinformatics, University of Muenster（明斯特大学地理信息学研究所计算机视觉与机器学习系统组） ； School of Civil, Aerospace and Design Engineering, University of Bristol（布里斯托大学土木、航空航天与设计工程学院） ； Department of Biology, University of Southern Denmark（南丹麦大学生物学系） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Department of Collective Behavior, Max Planck Institute of Animal Behavior（马克斯·普朗克动物行为研究所集体行为系） ； University of Konstanz（康斯坦茨大学） ； Centre for the Advanced Study of Collective Behaviour, University of Konstanz（康斯坦茨大学集体行为高级研究中心） ； Department of Biology, University of Konstanz（康斯坦茨大学生物学系） ； Environmental Computational Science and Earth Observation Laboratory, EPFL（瑞士联邦理工学院环境计算科学与地球观测实验室） 纠错

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

AI总结 提出WildBox数据集，含23.7万3D框标注，评估两种开放词汇单目3D架构，发现零样本3D检测失败，微调后恢复性能，深度估计是主要瓶颈。

A DVDrive Approach for doScenes Instructed Driving Challenge

一种面向 doScenes 指令驾驶挑战的 DVDrive 方法

Zijian Fu, Xiangyang Chu, Mengshi Qi, Huadong Ma, Guanghao Zhang, Wei Li

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Xiaomi EV（小米汽车） 纠错

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

AI总结 提出基于 OmniDrive 的指令条件轨迹预测方法，引入 DVPE 分视角感知模块减少跨视角干扰，提升多视角视觉定位与语言指令对齐能力。

Build Once, Monitor Continuously: Persistent Semantic Mapping via Autonomous Exploration and Open-Vocabulary Object Updates

一次构建，持续监控：通过自主探索和开放词汇对象更新的持久语义地图

Sai Haneesh Allu, Itay Kadosh, Tyler Summers, Yu Xiang

机构 * Department of Mechanical Engineering, University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校机械工程系） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 提出两阶段系统，先通过前沿探索构建几何地图，再通过开放词汇检测和分割模型更新语义对象图，实现仅重复轻量语义阶段的高效持久监控。

Comments 10 pages, 8 figures, 5 tables. Project page is available at https://irvlutd.github.io/SemanticMapping/

Non-line-of-sight imaging with arbitrary relay surface geometries via 3D Gaussian Transient Rendering

基于3D高斯瞬态渲染的任意中继曲面几何非视距成像

Yi Wang, Ziyu Zhan, Yuran Wang, Hao Wang, Qiang Liu, Zuoqiang Shi, Lingyun Qiu, Xing Fu

机构 * Department of Precise Instrument, Tsinghua University（清华大学精密仪器系） ； Department of Electrical Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学电子工程系） ； Yau Mathematical Science Center, Tsinghua University（清华大学姚期智科学中心） 纠错

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

AI总结 针对非视距成像中中继曲面形状任意且采样稀疏的问题，提出一种无几何假设的LOS引导NLOS成像方法，利用3D高斯原语和可微分瞬态渲染实现端到端优化，在真实数据上达到最先进的重建保真度。

Single Particle Excitations, Band Structures and Octupole Correlation in $^{65}$Zn

$^{65}$Zn中的单粒子激发、能带结构和八极关联

Anil Sharma, S. Nandi, S. S. Dutta, S. Kundu, Pankaj K. Giri, A. Das, S. S. Ghugre, S. S. Nayak, S. Basu, S. Pal, S. Das, S. Dar, S. Paul, A. Pal, S. Basak, G. Mukherjee, S. Bhattacharyya, R. Raut

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)

AI总结 通过$^{63}$Cu($\alpha$,pn)反应研究$^{65}$Zn的能级结构，识别新跃迁并修正已知能级，结合壳模型和总鲁西面计算揭示单粒子和集体激发特性。

Comments 16 pages, 13 figures

Evolutionary Physics-Informed Temporal Fusion for Lane-Change Intention Prediction

进化物理信息时间融合用于换道意图预测

Jiazhao Shi, Qiyang Xie, Ziyu Wang, Yichen Lin, Di Zhu, Chen Xie, Ziwei Wang, Haoyun Zhang, Enliang Li, Zetong Guan

机构 * Tandon School of Engineering（工程学院） ； New York University（纽约大学） ； Khoury College of Computer Science（计算机科学学院） ； Northeastern University（东北大学） ； School of Business（商学院） ； Wake Forest University（威克森林大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Qualcomm CDMA Technologies（高通CDMA技术） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)

AI总结 提出一种进化物理信息时间融合框架，通过融合从传统交通信号导出的时间描述符和从原始轨迹序列学习的时间嵌入，实现三分类换道意图预测，在highD和exiD数据集上取得高F1分数。