圖像合成的案例
生成對抗網絡的用例
例如，在許多應用程序中，我們想為圖像添加微笑，或者只在圖像的眼睛部分工作。這也可以擴展到其他領域，例如自然語言處理、語音處理等。例如，我們可以處理段落中的一些選定單詞，而無需修改整個段落。
的優點或缺點：
生成對抗網絡 （GAN） 用例的優勢：
圖像合成：GAN 可以生成高質量、逼真的圖像，可用于各種應用程序，例如娛樂、藝術或營銷。
文本到圖像合成：GAN 可以從文本描述生成圖像，這對于生成插圖、動畫或虛擬環境非常有用。
圖像到圖像的翻譯：GAN 可以將圖像從一個域翻譯到另一個域，可用于著色、樣式傳輸或數據增強。
異常檢測：GAN 可以識別數據中的異?；虍惓Ｖ?，這對于檢測欺詐、網絡入侵或醫療狀況非常有用。
數據增強：GAN 可以增加用于訓練深度學習模型的數據集的大小和多樣性，從而提高其性能、穩健性或泛化性。
視頻合成：GAN 可以生成高質量、逼真的視頻序列，可用于動畫、電影或視頻游戲。
音樂合成：GAN 可以生成新的原創音樂，這些音樂可用于音樂創作、表演或娛樂。
3D 模型合成：GAN 可以生成高質量、逼真的 3D 模型，可用于建筑、設計或工程。
生成對抗網絡 （GAN） 用例的缺點：
訓練難度： GAN 可能難以訓練并且需要大量計算資源，這可能會成為某些應用程序的障礙。
過擬合：GAN 可能會過度擬合訓練數據，從而產生與訓練數據過于相似且缺乏多樣性的合成數據。
偏差和公平性：GAN 可以反映訓練數據中存在的偏差和不公平性，從而導致歧視性或有偏見的合成數據。
可解釋性和問責制：GAN 可能不透明且難以解釋或解釋，這使得確保其應用程序的問責制、透明度或公平性具有挑戰性。
展開 高分辨率合成孔徑雷達圖像處理SAR工作站硬件配置推薦
高分辨率SAR（合成孔徑雷達）成像是一種用于監測、偵察和成像的雷達技術，合成孔徑雷達圖像SAR的分辨率取決于多個因素，包括天線尺寸、波長、平臺高度和數據處理技術。高分辨率SAR通常具有米級或亞米級的分辨率，能夠提供非常詳細的地表信息。具體的分辨率數值會根據具體的系統和應用而異。
主要應用于以下領域：
§ 地質勘探： SAR可用于檢測地下礦藏、油氣儲量和地質構造，以協助地質勘探。
§ 軍事情報： 用于監測敵方活動、目標檢測和情報收集。
§ 自然災害監測： 用于監測火災、洪水、地震等自然災害的影響和損害。
§ 農業和森林管理： 用于監測農作物、土壤和森林資源，以改善農業和森林管理。
§ 海洋和港口監測： 用于監測海洋環境、航道和港口安全。
§ 城市規劃： 用于城市規劃、土地利用和建筑監測。
§ 環境監測： 用于監測環境變化、污染和資源管理。
SAR圖像的處理計算環節：
1) 數據采集：SAR系統通過雷達波束向地表發送微波信號，并記錄反射回來的信號。這個環節通常是硬件執行的。
2) 數據預處理：這一環節包括對原始數據進行校正、去噪、地理配準等操作，以準備好用于后續處理。這部分工作通?？梢赃M行并行化，因此在多核CPU上運行會更快。
3) 成像處理：成像是生成SAR圖像的關鍵步驟。它涉及到復雜的信號處理和合成孔徑雷達算法。這一步通常需要大量的計算，特別是在高分辨率的情況下。在這一步中，多核CPU和GPU通常都可以發揮作用，以加速圖像生成過程。
4) 數據存儲：高分辨率SAR圖像可以變得相當大。因此，需要足夠大的內存來處理和存儲這些數據。
5) 數據后處理：一旦生成了SAR圖像，可能需要進行進一步的處理，如特定應用的特征提取或變化檢測等。
展開 生成式 AI 重塑自動駕駛仿真：4D 場景生成技術的突破與實踐
其主要優勢包括：
（1）極高的渲染效率：相比 NeRF 快數百倍，可實現實時或近實時的圖像合成；
（2）訓練速度快：幾十秒到幾分鐘即可完成一個中等規模場景的建模；
（3）結構緊湊，易于部署：渲染結構不依賴深度網絡推理，適合本地仿真引擎嵌入；
（4）視覺質量優異：保留了 NeRF 的軟陰影、光照過渡與遮擋關系等特性。
在自動駕駛仿真系統中，3DGS 可用于從多視角圖像或視頻中重建真實道路場景，為感知模型提供高保真圖像合成能力，適用于傳感器回放、虛擬重構、數據增強等場景，是當前神經渲染領域中效率與質量兼具的重要方案之一。
基于3DGS的S3Gaussian算法提出的重建流程
3、log2world：從實采數據到虛擬世界的橋梁
log2world是一種將自動駕駛原始數據（如ROS bag、CAN log、傳感器幀）自動轉化為可視、可交互仿真場景的工具鏈。主要功能包括：
（1）根據IMU與GNSS數據還原車輛軌跡；
（2）使用圖像與點云重建環境幾何與紋理；
（3）提取行為序列并重建動態參與者；
（4）輸出統一格式場景文件，支持仿真平臺直接加載（如Unreal、CARLA、LGSVL等）。
log2world顯著降低了真實場景數字化與復現成本，是構建基于真實行為數據的4D測試場景的重要手段。
展開 每日一圖——韋布的第一個深場（2022-7-12）
NASA的詹姆斯·韋布空間望遠鏡拍攝下迄今為止最深、最清晰的遙遠宇宙紅外圖像，這張被稱為“韋布的第一個深場"的星系團SMACS 0723的圖像滿是細節。
數千個星系首次出現在韋布的視野中，其中還包括在紅外線中觀察到的最微弱的物體，這片廣闊的宇宙大約只有地面上有人舉起的一粒沙子那么大。
這幅圖像由韋布望遠鏡的近紅外相機 (NIRCam) 拍攝的深場是由不同波長的圖像合成的，總共花費了12.5小時，達到了哈勃太空望遠鏡最深場之外的紅外波長深度。星系團 SMACS 0723就像一個引力透鏡，放大了它后面更遙遠的星系。韋布望遠鏡的NIRCam相機將這些遙遠的星系帶入了清晰的焦點，它們具有以前我們從未見過的微小、微弱的結構，包括星團和漫射特征。隨著韋布望遠鏡尋找宇宙中最早的星系，我們很快就會開始更多地了解星系的質量、年齡、歷史和成分。
高清原圖地址：
https://stsci-opo.org/STScI-01G7JJADTH90FR98AKKJFKSS0B.png
展開 
復印機簡述
復印機是現在最常見的辦公設備之一，所以現在蘇州很多企業選擇蘇州復印機租賃，今天給大家介紹一下復印機，復印機屬于模擬方式，所以只能如實進行文獻的復印，大家熟悉的復印機未來向數字式復印機方向發展，使圖像的存儲、傳輸以及編輯排版圖像合成、信息追加或刪減、局部放大或縮小、改錯等成為可能。
復印機可以通過接口與計算機、文字處理機和其他微處理機相連，成為地區網絡的重要組成部分。多功能化、彩色化、廉價和小型化、快速仍然是這個社會的發展方向。復印機是一種可將文件及影像快捷及廉宜地復印到紙上的儀器，由施樂在1960年代開發，在隨后的20年間逐漸取代碳紙復印技術，它的普及應用，但是現在的無紙辦公是無法實現了，隨著辦公設備的需求越來越大，蘇州復印機租賃企業也越來越多。
現在復印機在被廣泛應用，不少人曾經估計，在越來越多人以數碼技術制作文件內容下，復印機會逐漸息微，亦會減少依賴紙張作傳遞文件之用，但毫無疑問復印機在復制文件這種簡單工作上，確實比電腦更方便。
隨著技術進步誕生了靜電復印技術，首先在硒鼓上生成一個高對比度的靜電影像，然后一種可熔化的塑料粉末（稱為墨粉）轉送到普通紙上，經過加熱熔化到紙張上，這個過程類似于激光打印機中使用的技術。一些市面上作為復印機銷售的產品使用噴墨或者膠片轉印技術取代了基于硒鼓的工作過程。在蘇州復印機租賃中，選擇蘇恒給您最貼心的服務，最有保障的售后。
展開 工業奧林巴斯光學顯微鏡GX53
奧林巴斯光學顯微鏡：https://industrial.evidentscientific.com.cn/zh/microscope/opt/
產品鏈接：https://industrial.evidentscientific.com.cn/zh/microscope/gx53/
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在光學成像方面，GX53搭載高穩定性白光LED光源，確保長時間工作下色溫一致，避免因光源波動影響圖像再現性。系統引入波前像差控制與圖像陰影校正算法，有效抑制光學畸變，實現高對比度、細節豐富的清晰成像。針對表面形貌復雜的工件，其全聚焦圖像合成功能可自動采集多個焦平面數據，并無縫融合生成整體清晰的全景視圖。此外，系統支持高動態范圍（HDR）成像，同步保留高亮與暗部區域細節，克服傳統單次曝光中信息丟失的問題。
設備配備編碼式物鏡轉換器，結合PRECiV智能圖像分析軟件，實現從圖像采集、參數測量到報告生成的全流程自動化。用戶可快速拼接大視野全景圖像，并利用內置工具完成結構識別、幾何尺寸測量及數據歸檔。軟件界面簡潔直觀，大幅降低操作門檻，使經驗較少的技術人員也能高效執行復雜分析任務。系統還支持顯微鏡配置參數一鍵復位，保障重復檢測的一致性與可靠性。
得益于模塊化設計理念，GX53可根據不同產線或檢測需求靈活選配組件，構建定制化解決方案。無論是日常質量控制還是深度材料表征，該平臺均提供穩定、精準且可擴展的技術支撐。通過硬件與軟件的深度協同，GX53不僅優化了工業顯微檢測流程，更推動該領域向高效化、標準化方向持續演進。
展開 美光LPDDR5X：抓住每一個心動的光影
更大底的圖像傳感器、更多的攝像頭和更新的計算影像功能，幫助我們拍出專業級照片和視頻。
LPDDR5X的性能還可將夜景模式下的分辨率提高50%，拍攝速度提升35%，從而拍出色彩更鮮艷、成像更清晰的照片。此外，LPDDR5X 還支持將人像模式和夜景模式引入視頻，讓我們在暗光環境下也能拍出與照片一樣驚艷的高清視頻。
02
當我們用智能手機拍照時，會發生什么？
2.1 拍照前
打開相機應用程序后，智能手機在用戶按下相機快門或錄制按鈕前便會開始分析周邊環境以及存儲在內存緩沖區中的圖像。一些智能手機為相機程序專門保留或鎖定了專屬的內存帶寬和容量。這部分專屬內存被用來優化圖像，并為用戶帶來無延遲的拍照體驗。
2.2 輕按快門或錄制按鈕時
軟件會對ISO、光圈和快門速度進行調整，從而拍出最佳照片。人工智能使用專屬內存中的訓練模型對照片進行優化。機器學習技術自動調整構圖、色彩飽和度和對比度，使照片達到最佳效果。
2.3 圖像合成時
先進的智能手機拍照技術會通過AI引擎從內存緩沖區中提取一系列圖像進行合成，以生成完美的照片。經由多個鏡頭和傳感器拍攝的圖像，能模擬出諸如人像模式淺景深之類的復雜攝影效果。計算密集型的夜景模式功能通過合成多個圖像，能保證智能手機在暗光環境下拍出動態、細節豐富的照片。
展開 俄羅斯高速直升機工業能力需求
高速直升機需要安裝的改善駕駛員觀測和圖像合成能力的近地告警系統也未在俄羅斯任何一架軍用直升機上安裝。在此條件下，俄羅斯將在OES-52系統經驗基礎上研制高速軍用直升機的陀螺穩定光電觀測系統（GOES），用于確定反坦克導彈目標等任務。目前卡-52E攻擊直升機已經用OES-52代替了笨重而老舊的GOES-41系統，從2017年開始交付埃及。
（2）加強武器系統能力。武器方面，俄羅斯直升機反坦克導彈的作用距離很短，現有的“沖鋒”和“旋風”導彈作用距離為6～8千米，且不具有“發射后不管”的能力。因此，需要按照“發射后不管”原則針對軍用高速直升機研制輕型多功能制導導彈（LMUR），采用多通道導引頭，并使飛行距離達到15～18千米。
（3）提升材料結構儲備。根據俄羅斯直升機公司未來創新計劃，可發現其正在樹脂基復合材料一體化結構、旋翼和舵面螺旋槳電傳動技術、新一代升力和舵面螺旋槳葉片等方面積極開展研究。同時俄直公司的重要伙伴“俄羅斯技術”國家公司下屬的“RT-化學復合材料”公司，為直升機制造業提供了25種產品，包括適用于各種天氣條件的、用于頭部整流罩的石英纖維和玻璃纖維；硅酸異質有機座艙玻璃；機載高亮度、高對比度濾光鏡；用于制造槳葉的樹酯基蜂窩塑料；用于制造內部設備和承力機構的玻璃蜂窩塑料。這些技術儲備為軍用高速直升機的快速研制打下了扎實的基礎。
值得注意的是對于軍用高速直升機項目，俄羅斯直升機公司和其他航空企業還需要開展大量的科研設計和批生產準備工作，且考慮到項目的進度和當前經濟形勢，未來五年內項目很難達到批生產水平，但不排除通過安裝過渡的系統滿足作戰需求的情況。
玻纖https://www.hongyantu.com/index.php?r=new%2Fview&id=2500
展開 應用在復印機觸摸屏中的觸摸IC
數字式復印機將使圖像的存儲、傳輸以及編輯排版（圖像合成、信息追加或刪減、局部放大或縮小、改錯）等成為可能。它可以通過接口與計算機、文字處理機和其他微處理機相連，成為地區網絡的重要組成部分。多功能化、彩色化、廉價和小型化、高速仍然是重要的發展方向。
數字復印機是通過激光掃描、數字化圖像處理技術成像的，它既是一臺復印設備，又可作為輸入/輸出設備與計算機以及其它辦公自動化（OA）設備聯機使用，或成為網絡的終端。因此，隨著人類社會信息時代的到來，數字化技術將會更廣泛地應用于人類社會生產、生活的各個方面，數字復印機也必將成為復印設備的主導產品。數字復印機將以其輸出的高生產力、卓越的圖像質量、功能的多樣化（復印、傳真、網絡打印等）、高可靠性及可升級的設計系統，而成為人們辦公自動化的好幫手。
電容式觸摸屏：是利用人體的電流感應進行工作，有一塊四層復合玻璃屏，玻璃屏的內表面和夾層各涂有一層氧化銦錫，最外是一層矽土玻璃保護層，夾層凃層作為工作面，四個角上引出4個電極。內層為屏蔽層以保證良好工作的工作環境，當觸摸在金屬層上時，由于人體電場，用戶和觸摸屏表面形成一個耦合電容，對于高頻電流來講，電容是直接導體，于是手指從觸摸點吸走一個很小電流。
觸摸屏的本質是傳感器，它由觸摸檢測部件和觸摸屏控制器組成。觸摸檢測部件安裝在顯示器屏幕前面，用于檢測用戶觸摸位置，接受后送觸摸屏控制器；觸摸屏控制器的主要作用是從觸摸點檢測裝置接收觸摸信息，并將它轉換成觸點坐標送給CPU，同時能接收CPU發來的命令并加以執行。
由工采網代理的韓國GreenChip 智能觸摸芯片 電容式觸摸芯片 - GT308L是具有多通道觸發傳感器的8位觸摸傳感器系列，它是通過持續模式提供中斷功能和喚醒功能。
展開 應用在電子相框顯示屏中的觸摸感應芯片
產品技術一種復用電子相框的數字圖像合成的方法，其特征在于：所述的數字圖像文件至少包含一幀畫面，且該畫面由數字圖像、相框構件所組成；其中：相框構件由相框圖像、內部圖像、相框構件在數字圖像中的顯示位置參數以及相框形狀信息組成。
觸摸感應能夠實現對觸摸的檢測，在實現電容觸摸感應的的基礎上能支持多點觸摸以及手勢操作，在觸摸技術科技成熟發展的當下各種觸摸感應產品相繼誕生，應用涉及智能門鎖、消費類電子、電子相框、廚房電器、衛浴電器、空調等家用電器類已和我們的的生活密不可分。
工采網代理的韓國綠芯GreenChip電容式觸摸芯片 - GTX301L是一款單通道電容式觸摸芯片；該芯片專為取代傳統按鍵而設計，芯片內部集成高效完善的觸摸檢測算法；內建穩壓電路, 提供穩定的電壓給觸摸感應電路使用, 穩定的觸摸檢測效果可以廣泛的滿足不同應用的需求。
電容式觸摸芯片 - GTX301L是觸控產品之一傳感器系列；可以進行電容檢測有1個通道下發動機運行。由于低功率發動機，各種電池供電的應用程序可以增加產品的使用時間。也基于現有的GreenTouch3TM引擎技術，可靠性可以保證對各種噪音和環境的變化。
韓國綠芯GreenChip觸摸感應芯片通過不停的掃描感應按鈕或者是滑條的輸入，然后運行上層算法來檢測的狀態或者滑條上的坐標位置，并通過I2C或者其他的通信接口把當前的信息發送到主機端，主機根據當前的輸入信息控制顯示或者作出其他的相應。
電容式觸摸芯片內部集成高分辨率觸摸檢測模塊和專用信號處理電路，以保證電容式觸摸芯片對環境變化具有靈敏的自動識別和跟蹤功能。電容式觸摸芯片還必須滿足用戶在復雜應用中對穩定性、靈敏度、功耗、響應速度、防水、帶水操作、抗震動、抗電磁干擾等方面的高體驗要求。
展開 在神工坊ParaView上體驗并行渲染可視化
IceT是一個開源的并行圖像合成庫，主要用于
在大規模并行計算環境中可視化和渲染應用程序。IceT庫提供了高效的并行渲染方法，適用于需要處理大規模數據集的可視化應用程序。ParaView通過庫中sort-last算法進行并行渲染，算法將圖像分割成多個小塊，每個處理器都獨立地渲染它所負責的塊，并生成局部圖像。然后，利用通信庫（MPI）將這些局部圖像組合起來，形成最終的合成圖像。
3 GPU性能加速對比分析
本文通過展示水下機器人算例流場的可視化過程，對GPU性能加速效果進行對比。該算例描繪的是水下機器人在靜水域中，上方四個螺旋槳旋轉引起的流場演化過程。源數據為某時間步，整個流場的速度場。我們對速度場在某一平面進行切片并且疊加上四個螺旋槳的渦量等值面?？梢暬Y果如下圖所示。
上述可視化過程可被抽象為四個部分：
數據I/O、數據生成、數據提取和數據渲染。
上圖
以1個GPU為例，展示切片過程中每個步驟的耗時。
其中，
E
xecute Slice為數據生成過程，用于計算并存儲在某平面上的數據。
RenderView::Update為數據提取過程，負責提取在這個平面上的數據，提供用于渲染。
Still Render為全分辨率渲染過程。
上圖為在每個處理器上，等值面繪制過程中每個步驟的耗時。
下面將展示不同資源配置下，切片和等值面繪制在數據I/O、生成、提取、渲染上的耗時，從而說明增加GPU對上述四個部分的加速效果。
3.1 數據I/O
源數據數據大致為
6000萬網格，大小約2.75G。
展開 
性能測試｜告別卡頓！云端解鎖ParaView并行渲染，千萬級網格模型可視化
IceT是一個開源的并行圖像合成庫，主要用于 在大規模并行計算環境中可視化和渲染應用程序。IceT庫提供了高效的并行渲染方法，適用于需要處理大規模數據集的可視化應用程序。ParaView通過庫中sort-last算法進行并行渲染，算法將圖像分割成多個小塊，每個處理器都獨立地渲染它所負責的塊，并生成局部圖像。然后，利用通信庫（MPI）將這些局部圖像組合起來，形成最終的合成圖像。
03 GPU性能加速對比分析
本文通過展示水下機器人算例流場的可視化過程，對GPU性能加速效果進行對比。該算例描繪的是水下機器人在靜水域中，上方四個螺旋槳旋轉引起的流場演化過程。源數據為某時間步，整個流場的速度場。我們對速度場在某一平面進行切片并且疊加上四個螺旋槳的渦量等值面?？梢暬Y果如下圖所示。
上述可視化過程可被抽象為四個部分： 數據I/O、數據生成、數據提取和數據渲染。
圖注： 以1個GPU為例，展示切片過程中每個步驟的耗時。
其中， Execute Slice為數據生成過程，用于計算并存儲在某平面上的數據。 RenderView::Update為數據提取過程，負責提取在這個平面上的數據，提供用于渲染。 Still Render為全分辨率渲染過程。
圖注：在每個處理器上，等值面繪制過程中每個步驟的耗時。
下面將展示不同資源配置下，切片和等值面繪制在數據I/O、生成、提取、渲染上的耗時，從而說明增加GPU對上述四個部分的加速效果。
1、 數據I/O
源數據數據大致為 6000萬網格，大小約2.75G。
展開 干貨分享（九）：流媒體后視鏡的介紹
●HDR（Hign-Dynamic Range，高動態范圍圖像）：指通過多幀曝光同時以長短曝光兩幀或三幀合成一幀圖像，合成的圖像同時兼顧畫面暗部和亮部的細節。能夠更好地反映出真實環境中的視覺效果。
●夜晚、隧道進出口等光線發生強烈變化的場景，HDR使畫面效果更清晰明了。
低照度或者強光照射下怎么辦？
●WDR（Wide Dynamic Range，寬動態范圍）：指圖像能分辨最亮的亮度信號值與能分辨最暗的亮光信號值的比值。
●一般在強光照射下或者逆光等相對亮度較低的情況下存在時，攝像畫面會出現特別明亮或者特別暗的畫面，明暗區域是因為曝光過度而黑暗畫面是因為曝光不足造成的，嚴重地影響視頻清晰度以及質量。這種局限就是我們通常講的“動態范圍”。寬動態范圍下，場景中特別亮的部位和特別暗的部位同時都能看得特別清楚。
后車大燈炫目怎么辦？
●流媒體后視鏡具備自動防炫目功能。自動防炫目系統有兩個光感元件：一個位于車內后視鏡的前面（車頭方向），這是感知前方環境光線明暗的；另一個朝后面，一般位于后視鏡開關旁邊或者隱藏在鏡片內，這是感知后方光線明暗的。這兩個光感元件是同時工作的，根據前方的光線強度和后方的光線強度差異來判斷是否開啟防炫目。
●車頭光線強度大于后方光線強度：不開啟防炫目，鏡面顏色保持正常。
●車頭光線強度小于后方光線強度：開啟防炫目，鏡面顏色變深。
●部分高端一點的車內自動防炫目后視鏡，在掛入倒擋的時候，防炫目功能會自動解除，這個是很人性化的設計。
展開 Micro LED | IdeaFarm推出Micro LED屏下微型攝像頭方案
理論上，Micro-LED 顯示器可以使用印刷電路板作為驅動背板，而有源矩陣電子器件既可以位于Micro-LED的封裝載體中，也可以位于其他芯片載體中，例如圖像傳感器芯片。OLED顯示器原則上也可以使用薄膜工藝和巨量轉移兩種生產工藝制造，只是這可能過于復雜且成本高昂。與Micro-LED 顯示器一起使用的印刷電路板背板結構在材料以及信號和電源路由方面有很多選擇，因為它在設計時不限于透明或耐高溫，導體或絕緣體等。當然，設計者也可以想象在 OLED 有源矩陣基板上集成透鏡和薄膜光電傳感器陣列。不過迄今為止，薄膜光電傳感器陣列的成像性能在可見光靈敏度、噪聲、最小像素尺寸、響應時間等方面與現代硅基CMOS圖像傳感器相比還差很多。實際上，市場在優化硅基CMOS傳感器的投資上要遠遠超過薄膜圖像傳感器。如果真得要使用這種方案，市場需要大量投資來開發與 OLED 共面且具有競爭力的薄膜圖像傳感器。從這些點來看，OLED顯示器，在可預見的未來，也只能繼續沿著屏下攝像頭集成的方案走下去。
不過，集成微型攝像頭陣列的 Micro-LED 顯示器，其可行性仍需要通過產品來證明。當然，除了Micro-LED 巨量轉移過程中眾所周知的挑戰之外，設計者還需要面臨許多其他挑戰，這里需要特別提到的是如何通過實時處理，將多個低分辨率圖像合成為高分辨率的圖像。
掃描二維碼，立即報名參會！
展開 用于自動泊車的鳥瞰圖的邊緣線的語義SLAM系統
來源 |
點云PCL
文章 | Hybrid Bird’s-Eye Edge Based Semantic Visual SLAM for Automated Valet Parking
作者 | Zhenzhen Xiang, Anbo Bao and Jianbo Su
摘要
基于視覺的定位和建圖解決方案有望在自動代客泊車任務中采用，本文提出了一種利用鳥瞰圖像混合邊緣信息的語義SLAM框架，為了從合成的鳥瞰圖像和可行駛空間中提取有用的邊緣用于SLAM任務，設計了不同的分割方法來去除視圖合成中由逆透視變換引起的噪聲眩光邊緣和扭曲的邊緣線，由于只有可行駛空間分割模型需要訓練，與以往基于道路標記的方法相比，我們的方法可以顯著減少標記的負擔，這些不正確和不完整的邊緣分別通過局部建圖中連續邊緣的時間融合來進一步清理和恢復，可以同時實時構建語義邊緣點云地圖和占用柵格地圖，在一個停車場的實驗表明，與以往的基于點特征的方法相比，該框架具有更高的精度和更強的魯棒性。
介紹
與傳統的直接處理多幅原始圖像的視覺SLAM框架不同，本文主要研究了利用逆透視變換（IPM）技術從車輛周圍四幅魚眼圖像合成的鳥瞰圖像作為輸入，將鳥瞰圖像作為輸入的主要優點是大大減少了計算量，這在實時應用中非常重要。
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