연구진은 4D 레이더와 카메라를 융합하여 360도 전방위 장면 인식 성능을 높이는 4DR360 프레임워크를 제안했어요. 기존 방식과 달리 점유 상태를 지속적인 장면 상태로 모델링하여 특징을 집계합니다.
State-guided BEV Enhancement (SBE)는 프레임 내 BEV 표현을 강화하고, Doppler-guided Temporal Fusion (DTF)은 시간 경과에 따른 상태 증거를 보존하는 역할을 해요.
연구진은 ManTruckScenes 데이터셋에 위성 지도 기반 점유 레이블을 추가하고 OmniHD-Scenes와 통합하여 객체 인식 및 점유 예측을 평가했어요. 코드와 레이블은 발표 후 공개될 예정입니다.