面向自动驾驶的计算机立体视觉
计算机视觉与模式识别
2020-12-18 v2
摘要
作为自主系统的重要组成部分，随着近期并行计算架构的进步，自动驾驶汽车感知实现了巨大飞跃。借助小巧但功能完备的嵌入式超级计算机，计算机立体视觉已普遍应用于自动驾驶汽车的深度感知。计算机立体视觉的两个关键方面是速度与精度。二者皆为人所期望但相互冲突，因为具有更好视差精度的算法通常具有更高的计算复杂度。因此，为资源受限硬件开发计算机立体视觉算法的主要目标是改善速度与精度之间的权衡。在本章中，我们介绍用于自动驾驶汽车系统的计算机立体视觉的硬件与软件两方面。随后，我们讨论四项自动驾驶汽车感知任务，包括 1) 视觉特征检测、描述与匹配，2) 三维信息获取，3) 目标检测/识别以及 4) 语义图像分割。进而详述了计算机立体视觉的原理以及多线程 CPU 与 GPU 架构上的并行计算。
引用
@article{arxiv.2012.03194,
title = {Computer Stereo Vision for Autonomous Driving},
author = {Rui Fan and Li Wang and Mohammud Junaid Bocus and Ioannis Pitas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.03194},
year = {2020}
}
备注
Book chapter