UPED：面向多模态水下感知的高分辨率多传感器基准数据集

《Scientific Data》：A High-Resolution Acoustic-Optical-Magnetic Multimodal Dataset for Underwater Environment Perception and Resource Exploration

　　

摘要

水下环境感知需要互补的光学、声学和磁学传感模态。本文提出UPED，一个高分辨率多模态水下数据集，集成了RGB图像、多波束声纳图像、激光点云和三轴磁场测量数据。该数据集在受控海水水槽中采集，涵盖三种代表性场景，包括底栖生物、矿物富集和海底管道。UPED包含2,400张RGB图像、2,400帧声纳图像、22个激光点云序列和2,600个磁场样本。其中，2,000张低重叠度RGB图像经过人工标注，共标注5,742个目标实例。该数据集涵盖光照、浑浊度、温度和声速等可控变量的变化，同时保留了同步的多模态测量数据和传感器元数据。我们还提供了目标检测、水下图像增强、多模态识别以及仿真到真实迁移的基线实验。UPED为多模态水下感知方法的开发和评估提供了一个可复现的基准。