Stixel
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ, ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ("ಸ್ಟಿಕ್" ಮತ್ತು "ಪಿಕ್ಸೆಲ್" ನ ಪೋರ್ಟ್ಮ್ಯಾಂಟಿಯು) ಒಂದು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಆಳವಾದ ಮಾಹಿತಿಯ ಸೂಪರ್ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ಲಂಬವಾದ ಸ್ಟಿಕ್ ರೂಪದಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯದ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಲಂಬವಾದ ಸ್ಲೈಸ್ನೊಳಗೆ ಹತ್ತಿರದ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ. 2009ರಲ್ಲಿ ಪರಿಚಯಿಸಲಾದ, ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳು ರೋಬೋಟಿಕ್ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ಚಾಲಕ-ಸಹಾಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ರೋಬೋಟಿಕ್ ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ಟ್ರಾಫಿಕ್ ದೃಶ್ಯಗಳ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಮಧ್ಯಮ ಮಟ್ಟದ ಅಮೂರ್ತತೆಯೊಂದಿಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಒಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ ಕ್ಯಾಮೆರಾದ ಸುತ್ತಲೂ ಸಮತಲವಾದ ಮುಕ್ತ ಜಾಗವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು, ಅಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟ್ ಚಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುವ ಲಂಬವಾದ ಅಡೆತಡೆಗಳು. ಚಿತ್ರವನ್ನು ಆಳವಾದ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಬಹುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಸ್ಟೀರಿಯೋ ಅಸಮಾನತೆಯಿಂದ, ಲಿಡಾರ್, ಅಥವಾ ಮೊನೊಕ್ಯುಲರ್ ಆಳದ ಅಂದಾಜು), ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ದೃಶ್ಯದ ದಟ್ಟವಾದ ಮೂರು ಆಯಾಮದ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣಕ್ಕೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ದಟ್ಟವಾದ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣದ ಒಂದು ನ್ಯೂನತೆಯೆಂದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶವು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್ನ ಅಂಶಕ್ಕೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಸಂಚಾರ ದೃಶ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ರೋಬೋಟಿಕ್ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ನಂತಹ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಲಂಬವಾದ ಅಡೆತಡೆಗಳಿಂದ ವಿಂಗಡಿಸಲಾದ ಪ್ಲ್ಯಾನರ್ ಫ್ರೀಸ್ಪೇಸ್ನಿಂದ ನಿರೂಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ದೃಷ್ಟಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು, ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ಮಂದಗೊಳಿಸಿದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಬಹುದು. ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳು ತೆಳುವಾದ ಲಂಬ ಆಯತಗಳಾಗಿದ್ದು, ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ ಹತ್ತಿರದ ಅಡಚಣೆಗೆ ಸೇರಿದ ಲಂಬ ಮೇಲ್ಮೈಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ಅಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅವು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ. ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ಮೂರು ನಿಯತಾಂಕಗಳಿಂದ ನಿರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆಃ ಕೆಳಭಾಗದ ಲಂಬ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ, ಕೋಲಿನ ಎತ್ತರ ಮತ್ತು ಆಳ. ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳು ಸ್ಥಿರವಾದ ಅಗಲವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಚಿತ್ರ ಕಾಲಮ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಹರಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಮತಲ ಚಿತ್ರದ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಮೂಲ ಸೂತ್ರೀಕರಣದಲ್ಲಿ, ಚಿತ್ರದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಕಣವು ಗರಿಷ್ಠ ಒಂದು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನಂತರದ ವಿಸ್ತರಣೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿ ಅಂಕಣದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸಲು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಯಿತು, ಇದು ವಿವಿಧ ದೂರಗಳಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅಂದಾಜು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅಂದಾಜಿಗೆ ಇನ್ಪುಟ್ ದಟ್ಟವಾದ ಆಳದ ನಕ್ಷೆಯಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಸ್ಟಿರಿಯೊ ಅಸಮಾನತೆಯಿಂದ ಅಥವಾ ಇತರ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು. ಮೂಲ ವಿಧಾನವು ಮುಕ್ತ ಜಾಗವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದಾದ ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ ಗ್ರಿಡ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಬಹುಗುಣ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳಂತಹ ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ ಗ್ರಿಡ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ನ ಬದಲಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಫ್ರೀಸ್ಪೇಸ್ ಗಡಿಯು ಹತ್ತಿರದ ರೇಖಾಂಶ ದೂರದಲ್ಲಿರುವ ಅಡೆತಡೆಗಳ ಮೂಲ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಚಿತ್ರದ ಪ್ರತಿ ಕಾಲಮ್ನಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ದೂರದಲ್ಲಿರುವ ಅನೇಕ ವಸ್ತುಗಳು ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು, ಅವುಗಳ ಎತ್ತರವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಹಿನ್ನೆಲೆಯ ಆಳದಿಂದ ವಸ್ತುವಿನ ಆಳವನ್ನು ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ಮೇಲಿನ ಸದಸ್ಯತ್ವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಆಳವಾದ ಮೌಲ್ಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಸದಸ್ಯತ್ವವು ಹತ್ತಿರದ ಲಂಬವಾದ ಅಡಚಣೆಗೆ ಅಥವಾ ಹಿನ್ನೆಲೆಗೆ ಸೇರಿದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ನ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹಿನ್ನೆಲೆಯಿಂದ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸುವ ಕಟ್ ಅನ್ನು ಮತ್ತೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು. ಫ್ರೀಸ್ಪೇಸ್ ಮತ್ತು ಅಡಚಣೆಯ ಎತ್ತರ ಎರಡೂ ತಿಳಿದ ನಂತರ, ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ನಿಂದ ವ್ಯಾಪಿಸಿರುವ ಕಾಲಮ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬೆಸೆಯುವ ಮೂಲಕ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು, ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ನ ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಆಳವನ್ನು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ನಿಂದ ಆವರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ಆಳದ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿ ಅಳವಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು, ಬಹುಶಃ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಅರೆ-ಜಾಗತಿಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಂತಹ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಅಸಮಾನತೆಯ ವಿಶ್ವಾಸ). ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮೂಲಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ