Abstract-Våra förmågor i scenförståelse, som gör att vi kan uppfatta 3D-strukturen i vår omgivning och intuitivt känna igen de objekt vi ser, är saker som vi till stor del tar för givet, men för robotar, uppgiften att förstå stora scener snabbt förblir extremt utmanande. Scenförståelse som bygger på 3D-rekonstruktion och semantisk segmentering har nyligen blivit populärt, men befintliga metoder antingen inte skala, misslyckas utomhus, ger bara glesa rekonstruktioner eller är ganska långsamma. I detta dokument bygger vi på en ny hashbaserad teknik för storskalig fusion och en effektiv medelfältsinferensalgoritm för tätt sammankopplade CRFs att presentera vad vi vet är det första systemet som kan utföra tät, storskalig, utomhus semantisk rekonstruktion av en scen i (nära) realtid. Vi presenterar också en "semantisk fusion" metod som gör det möjligt för oss att hantera dynamiska objekt mer effektivt än tidigare metoder. Vi demonstrerar effektiviteten i vår strategi för KITI-datasetet och ger kvalitativa och kvantitativa resultat som visar hög kvalitet på tät återuppbyggnad och märkning av ett antal scener.
Vineet m.fl. REF föreslår en stegvis tät stereorekonstruktion och semantisk fusionsteknik för att hantera dynamiska objekt i de storskaliga utomhusscenerna.
Incremental dense semantic stereo fusion for large-scale semantic scene reconstruction
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}