KITTI 3D目标检测数据集解析（完整版）_kitti数据集结构

1. KITTI官网
2. Vision meets Robotics: The KITTI Dataset

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1. KITTI数据集概述

1.1 传感器配置

  由于彩色相机成像过程中的拜耳阵列(Bayer Pattern)插值处理过程，彩色图像分辨率较低，而且对于光照敏感性不高，所以采集车配备了两组双目相机，一组灰度的，一组彩色的。个人猜测为了增加相机的水平视场角，每个相机镜头前又各安装了一个光学镜头。

  传感器车身排布如下图所示。

1.2 数据采集

  KITTI整个数据集是在德国卡尔斯鲁厄采集的，采集时长6小时。KITTI官网放出的数据大约占采集全部的25%，去除了测试集中相关的数据片段，按场景可以分为“道路”、“城市”、“住宅区”、“校园”和“行人”5类。
  采集车形式路径如下图所示，用红蓝黑区分GPS信号的质量，红色是精度最高的，有RTK矫正；蓝色无矫正信号；黑色缺失GPS信号，该部分数据已从数据集中剔除。

1. 图像：采用8bit PNG格式保存。裁剪掉了原始图像的引擎盖和天空部分，并且根据相机参数进行了畸变矫正，最终图片为50万像素左右。
2. 激光：逆时针旋转，采用浮点数二进制文件保存。保存了激光点$(x,y,z)$坐标和反射率$r$信息，每一帧平均12万个激光点。
3. 图像和激光同步：相机曝光时机是由激光控制的，当激光扫描到正前方（即相机朝向角度）时，会触发相机快门，KITTI会记录激光3个时间戳，旋转起始和结束的时刻，以及触发相机曝光的时刻。

1.3 数据标注

  对于相机视野内的每个动态目标，KITTI都提供了基于激光坐标系的3D标注信息，定义了小车、面包车、 卡车、行人、坐着的人、自行车、有轨电车7种目标类型，其他比如拖车、代步车的小众类型目标统一归为“Misc”类别。3D标注信息包括目标尺寸、世界坐标以及偏航角（翻滚角和俯仰角默认等于0）。

1.4 传感器标定

  为了尽可能降低时间来带的系统偏差，KITTI每天采集完数据后，都会对所有传感器重新进行一次标定。

传感器同步
  使用激光雷达的时间戳作为基准类同步其他传感器。对于相机，通过激光雷达触发相机快门的方式来最小化动态目标带来的偏差。GPS/IMU无法进行同步，但是由于采集频率较高，最大的时间误差也只有5ms。所有传感器的时间戳使用系统时钟记录。

相机标定
  4个相机光心均对齐到同一平面上。由于成像存在枕形畸变，畸变矫正图像均从$1392\times 512$裁剪到$1224\times 370$像素大小。

激光标定
  首先根据左侧灰度相机的位置安装激光雷达，然后基于选择50个手工选点的标定误差进行最优化，并根据KITTI立体视觉榜单Top3方法的性能变化来保证标定的鲁棒性。

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2. 3D目标检测数据集概述

2.1 数据下载

  3D目标检测数据集包含7481张训练图片，7518张测试图片，以及相应的点云数据，共包含80256个标注目标。对应的官方下载路径如下（建议复制链接用迅雷下载）：

1. Download left color images of object data set (12 GB)
2. Download the 3 temporally preceding frames (left color) (36 GB) （非必需）
3. Download Velodyne point clouds, if you want to use laser information (29 GB)
4. Download camera calibration matrices of object data set (16 MB)
5. Download training labels of object data set (5 MB)
6. Download object development kit (1 MB) (including 3D object detection and bird’s eye view evaluation code)

图片、激光点云、标注真值、标定参数通过图片序号一一对应。

2.2 数据解析

2.2.1 3D框标注

  3D框标注信息格式如下，这里说明一下Alpha和Rotaion_y的区别和联系：

• Rotation_y是目标的朝向角，即车头方向和相机$x$轴正方向的夹角（顺时针方向为正），描述的是目标在现实世界中的朝向，不随目标位置的变化而变化，如图$\angle BOC$所示。
• Alpha是目标观测角，描述的是目标相对于相机视角的朝向，随目标方位角theta变化而变化，如图$\angle BOD$所示。
• Rotation_y和Alpha之间可以相互转换。因为$\angle AOC=90°-theta$，所以有$$\angle AOB=\angle AOC-\angle BOC=90°-theta-rotaion\_y$$又因为$$\angle AOB+\angle BOD=90°$$可得$$alpha=\angle BOD=90°-\angle AOB=theta+rotation\_y$$考虑到rotation_y和alpha都是逆时针方向为负，所以有$$-alpha=theta-rotation\_y$$即$$alpha=rotation\_y-theta$$有兴趣的同学也可以自己用KITTI标签数据验证一下，会发现总是会有零点几度的偏差，估计是KITTI保存有效位数造成的数据损失。

2.2.2 激光点云

  激光点云数据采用二进制存储，逐点保存，每个激光点对应4个float数据$(x,y,z,r)$，依次解析即可，python解析代码如下：

import numpy as np
import struct

def read_lidar_info(file_path):
    size = os.path.getsize(file_path)
    point_num = int(size / 16)
    assert point_num * 16 == size

    lidar_pt_list = np.zeros((point_num, 4), np.float)
    with open(file_path, 'rb') as f:
        for i in range(point_num * 4):
            data = f.read(4)
            val = struct.unpack('f', data)
            row = int(i / 4)
            col = i % 4
            lidar_pt_list[row][col] = val[0]
    lidar_pt_list = lidar_pt_list.transpose()

    return lidar_pt_list
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2.2.3 标定数据

  为了尽可能减少标定的系统误差，KITTI每天都会重新对传感器进行一次标定，因此每张图片都有一个对应的txt标定参数文件，如下图所示。

目标3D框到图像的投影

  目标在相机坐标系下的坐标$X=(x,y,z,1{)}^T$到图像像素坐标系$Y=(u,v,1{)}^T$的投影遵循：$$Y=P_{rect}^{(i)}X$$激光点云到图像的投影

  目标在激光坐标系下的坐标$X=(x,y,z,1{)}^T$到图像像素坐标系$Y=(u,v,1{)}^T$的投影遵循：$$Y=P_{rect}^{(i)}{R}_{rect}^{(0)}{T}_{velo}^{cam}X$$其中$P_{rect}^{(i)}$对应标定参数的P0~P3，因为这里使用的左侧彩色相机，所以用的是P2投影矩阵。另外，$R_{rect}^{(0)}$和$T_{velo}^{cam}$在标定文件中是$3\times 3$的矩阵，实际使用时需要用0扩充到$4\times 4$大小，并赋值$R_{rect}^{(0)}(3,3)=1$,$T_{velo}^{cam}(3,3)=1$。
  最终效果如下：