基于超像素马尔可夫随机场的时空道路场景重建
计算机视觉与模式识别
2019-05-21 v3
摘要
基于图像渲染的场景模型构建是计算机视觉与智能交通系统中不可或缺但具有挑战性的技术。本文提出一种构建基于3D走廊的道路场景模型的框架。其包含两个连续阶段：道路检测与场景构建。道路检测通过一种新的超像素马尔可夫随机场（MRF）算法实现。MRF能量函数中的数据保真项根据颜色、纹理和位置的超像素特征联合计算。平滑项建立在时空相邻超像素交互的基础上。在后续的场景构建中，前景与背景区域被独立建模。道路检测实验表明，所提方法在准确率和速度上均优于state-of-the-art。场景构建实验证实，所提场景模型展现出更好的正确率，并具有支持一系列应用的潜力。
引用
@article{arxiv.1811.09790,
title = {Spatio-Temporal Road Scene Reconstruction using Superpixel Markov Random Field},
author = {Yaochen Li and Yuehu Liu and Jihua Zhu and Shiqi Ma and Zhenning Niu and Rui Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.09790},
year = {2019}
}