Vi presenterar en flexibel metod för sammansmältning av information från optiska sensorer och avståndssensorer baserat på en accelererad högdimensionell filtreringsmetod. Vårt system tar som ingång en sekvens av monokulära kamerabilder samt en ström av glesa avståndsmätningar som erhållits från ett laser- eller annat sensorsystem. I motsats till befintliga metoder utgår vi inte från att djup- och färgdataströmmarna har samma datahastigheter eller att den observerade scenen är helt statisk. Vår metod producerar en tät, högupplöst djupkarta över scenen, som automatiskt genererar förtroendevärden för varje interpolerad djuppunkt. Vi beskriver hur man integrerar tidigare på objekt rörelse och utseende och hur man uppnår en effektiv implementering med hjälp av parallell bearbetning hårdvara såsom GPUs.
Dolson m.fl. REF använde också gemensamt bilateralt filter för att öka provtagningsområdets data, men deras metod bygger på en monokulär bildsekvens och en ström av glesa avståndsmätningar för att producera en tät, högupplöst dynamisk djupkarta över scenen.
Upsampling range data in dynamic environments
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}