論文の概要: Computer Stereo Vision for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03194v2
• Date: Thu, 17 Dec 2020 03:42:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-21 13:58:25.392672
• Title: Computer Stereo Vision for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自律運転のためのコンピュータステレオビジョン
• Authors: Rui Fan, Li Wang, Mohammud Junaid Bocus, Ioannis Pitas
• Abstract要約: コンピュータステレオビジョンは、深度知覚のために自律走行車に広く応用されている。 本章では,自律走行車システムにおけるコンピュータステレオビジョンのハードウェア面とソフトウェア面について紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.517828028200682
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As an important component of autonomous systems, autonomous car perception has had a big leap with recent advances in parallel computing architectures. With the use of tiny but full-feature embedded supercomputers, computer stereo vision has been prevalently applied in autonomous cars for depth perception. The two key aspects of computer stereo vision are speed and accuracy. They are both desirable but conflicting properties, as the algorithms with better disparity accuracy usually have higher computational complexity. Therefore, the main aim of developing a computer stereo vision algorithm for resource-limited hardware is to improve the trade-off between speed and accuracy. In this chapter, we introduce both the hardware and software aspects of computer stereo vision for autonomous car systems. Then, we discuss four autonomous car perception tasks, including 1) visual feature detection, description and matching, 2) 3D information acquisition, 3) object detection/recognition and 4) semantic image segmentation. The principles of computer stereo vision and parallel computing on multi-threading CPU and GPU architectures are then detailed.
• Abstract（参考訳）: 自律システムの重要なコンポーネントとして、自律的な自動車認識は、最近の並列コンピューティングアーキテクチャの進歩で大きな飛躍を遂げた。 小型だがフル機能の組み込みスーパーコンピュータを使用することで、コンピュータステレオビジョンは自動運転車の奥行き認識に広く採用されている。 コンピュータステレオビジョンの2つの重要な側面は、スピードと精度である。 これらはどちらも望ましいが相反する性質であり、より精度のよいアルゴリズムは計算の複雑さが高い。 したがって、リソース制限ハードウェアのためのコンピュータステレオビジョンアルゴリズムを開発する主な目的は、速度と精度のトレードオフを改善することである。 本章では,自律走行車システムにおけるコンピュータステレオビジョンのハードウェアとソフトウェアの両方について紹介する。 次に, 視覚的特徴検出, 説明とマッチング, 2) 3D情報取得, 3) 物体検出/認識, 4) セマンティックイメージセグメンテーションの4つの自律車認識タスクについて議論する。 次に、マルチスレッドCPUおよびGPUアーキテクチャにおけるコンピュータステレオビジョンと並列コンピューティングの原理を詳述する。

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