Abstrakt. Vi föreslår ett stereovisionsbaserat tillvägagångssätt för att spåra kamerans ego-rörelse och 3D semantiska objekt i dynamiska autonoma körscenarier. I stället för att direkt regressera 3D-gränsboxen med end-to-end-metoder föreslår vi att man använder den lättmärkta 2D-detekteringen och diskreta siktklassificeringen tillsammans med en lätt semantisk inferensmetod för att erhålla grova 3D-objektmätningar. Baserat på den objekt-aware-stödda kameran utgör spårning som är robust i dynamiska miljöer, i kombination med vår nya dynamiska objekt bunt justering (BA) tillvägagångssätt för säkring temporal sparse har korrespondenser och den semantiska 3D-mätmodellen, får vi 3D-objekt pose, hastighet och förankrade dynamiska punktmoln uppskattning med instans noggrannhet och tidskonsistens. Resultatet av vår föreslagna metod visas i olika scenarier. Både ego-rörelseuppskattningen och objektlokaliseringen jämförs med hjärtetillståndslösningarna.
REF utvidgar Structure from Motion (SfM) tillvägagångssättet till det dynamiska objektfallet och spårar kontinuerligt 3D-objektet och egokameraposen genom att samla både rumslig och timlig information.
Stereo Vision-based Semantic 3D Object and Ego-motion Tracking for Autonomous Driving
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}