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cameras是自动驾驶系统中的主要传感器,它们提供高信息密度,最适合检测为人类视觉而设置的道路基础设施。全景相机系统通常包括四个鱼眼摄像头,190°+视野覆盖车辆周围的整个360°,聚焦于近场感知。它们是低速、高精度和近距离传感应用的主要传感器,如自动泊车、交通堵塞辅助和低速紧急制动。在这项工作中,论文对此类视觉系统进行了详细的调查,并在可分解为四个模块组件(即识别、重建、重新定位和重组)的架构背景下进行了调查,共同称之为4R架构。论文讨论了每个组件如何完成一个特定方面,并提供了一个位置论证(即它们可以协同作用),形成一个完整的低速自动化感知系统。 本文的工作部分受到了Malik等人在[5]中的工作的启发。这项工作的作者提出,计算机视觉的核心问题是重建、识别和重组,他们称之为计算机视觉的3R。
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