Dense 3D-data som levereras av stereoseende system, moderna laserskannrar eller tid-flight-kameror som PMD är ett viktigt element för 3D-scen förståelse. Synsystem på hög nivå i realtid kräver en kompakt och explicit representation av dessa data som möjliggör effektiv uppmärksamhetskontroll, objektdetektering och resonemang. Eftersom människogjorda miljöer domineras av plana horisontella och vertikala ytor approximerar vi det tredimensionella landskapet genom att använda uppsättningar av tunna plana rektanglar som kallas Stixels. Denna representation på medellång nivå fungerar som input för ytterligare bearbetningssteg och tillämpningar. Med hjälp av denna nya representation behöver de inte behandla de stora mängderna råa 3D-data individuellt. Denna återuppbyggnad behandlas genom en enhetlig probabilistisk strategi. Dynamisk programmering gör det möjligt att införliva verkliga begränsningar som att beställa perspektiv och ger en optimal segmentering med avseende på freespace och hinderinformation. Vi presenterar resultat för både stereoseende och laserdata. Den realtidsdugliga metoden kan också användas för att sammansmälta information från flera datakällor.
Pfeiffer och Franke REF utvecklade ett enhetligt probabilistiskt tillvägagångssätt, även löst med dynamisk programmering, som tar hänsyn till förekomsten av flera stixlar per kolumn.
Towards a Global Optimal Multi-Layer Stixel Representation of Dense 3D Data
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}