Integrating Object Detection, LiDAR-Enhanced Depth Estimation, and Segmentation Models for Railway Environments

📄 arXiv: 2604.14781v1 📥 PDF

作者: Enrico Francesco Giannico, Federico Nesti, Gianluca D'Amico, Mauro Marinoni, Edoardo Carosio, Filippo Salotti, Salvatore Sabina, Giorgio Buttazzo

分类: cs.CV

发布日期: 2026-04-16

备注: Under submission for publication

💡 一句话要点

提出铁路环境障碍物检测框架，融合目标检测、LiDAR增强深度估计和分割模型

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 铁路环境 障碍物检测 深度估计 LiDAR 单目视觉 多模态融合 轨道分割

📋 核心要点

  1. 现有铁路障碍物检测方法缺乏完整性，难以同时实现目标检测、轨道识别和距离估计。
  2. 该论文提出一个模块化框架，融合目标检测、轨道分割和LiDAR增强的单目深度估计，实现障碍物检测和距离估计。
  3. 在合成数据集SynDRA上评估，通过融合单目深度图和LiDAR，MAE低至0.63米，验证了框架的有效性。

📝 摘要（中文）

铁路环境中的障碍物检测对于确保安全至关重要。然而，很少有研究使用完整、模块化和灵活的系统来解决这个问题，该系统既能检测场景中的物体，又能估计它们与车辆的距离。大多数工作只关注检测，其他一些尝试识别轨道，只有少数估计障碍物距离。此外，由于缺乏真实数据，评估这些系统具有挑战性。本文提出了一个模块化和灵活的框架，通过集成用于目标检测、轨道分割和单目深度估计与LiDAR点云的三个神经网络来识别轨道、检测潜在障碍物并估计它们的距离。为了实现可靠和定量的评估，所提出的框架使用合成数据集(SynDRA)进行评估，该数据集提供准确的真实注释，从而可以直接与现有方法进行性能比较。通过将单目深度图与LiDAR集成，所提出的系统实现了低至0.63米的平均绝对误差(MAE)，不仅能够实现精确的距离估计，还能实现场景的空间感知。

🔬 方法详解

问题定义：铁路环境中的障碍物检测是安全保障的关键，但现有方法通常只关注目标检测或轨道识别，缺乏同时进行精确距离估计的能力。此外，真实数据的匮乏使得系统评估面临挑战。因此，需要一个能够同时检测障碍物、识别轨道并精确估计距离的完整系统，并提供可靠的评估方案。

核心思路：该论文的核心思路是利用多模态信息融合，结合目标检测、轨道分割和LiDAR增强的单目深度估计，构建一个模块化和灵活的框架。通过融合不同模态的信息，可以克服单一模态的局限性，提高检测和距离估计的准确性。

技术框架：该框架包含三个主要模块：1) 目标检测模块，用于检测场景中的潜在障碍物；2) 轨道分割模块，用于识别铁路轨道；3) 深度估计模块，该模块首先使用单目深度估计网络生成深度图，然后利用LiDAR点云对深度图进行增强，从而提高深度估计的准确性。这三个模块的结果被集成在一起，用于最终的障碍物检测和距离估计。

关键创新：该论文的关键创新在于将单目深度估计与LiDAR点云融合，用于提高铁路环境中障碍物距离估计的准确性。单目深度估计虽然成本较低，但精度有限，而LiDAR点云虽然精度高，但成本较高且数据稀疏。通过将两者融合，可以实现低成本和高精度的距离估计。

关键设计：论文使用合成数据集SynDRA进行训练和评估，该数据集包含精确的ground truth标注。深度估计模块使用单目深度估计网络预测初始深度图，然后使用LiDAR点云进行优化。具体的优化方法和损失函数细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该系统在SynDRA数据集上进行了评估，通过融合单目深度图和LiDAR数据，实现了0.63米的平均绝对误差(MAE)。该结果表明，所提出的框架能够有效地提高铁路环境中障碍物距离估计的准确性，为智能铁路系统的发展提供了有力的支持。具体对比基线和提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能铁路系统，提高列车运行的安全性。通过实时检测轨道上的障碍物并估计其距离，系统可以及时发出警告或采取制动措施，从而避免事故发生。此外，该技术还可用于铁路维护和巡检，例如自动检测轨道损坏或异物入侵。

📄 摘要（原文）

Obstacle detection in railway environments is crucial for ensuring safety. However, very few studies address the problem using a complete, modular, and flexible system that can both detect objects in the scene and estimate their distance from the vehicle. Most works focus solely on detection, others attempt to identify the track, and only a few estimate obstacle distances. Additionally, evaluating these systems is challenging due to the lack of ground truth data. In this paper, we propose a modular and flexible framework that identifies the rail track, detects potential obstacles, and estimates their distance by integrating three neural networks for object detection, track segmentation, and monocular depth estimation with LiDAR point clouds. To enable a reliable and quantitative evaluation, the proposed framework is assessed using a synthetic dataset (SynDRA), which provides accurate ground truth annotations, allowing for direct performance comparison with existing methods. The proposed system achieves a mean absolute error (MAE) as low as 0.63 meters by integrating monocular depth maps with LiDAR, enabling not only accurate distance estimates but also spatial perception of the scene.