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【24h】

Active Vision - Rectification and Depth Mapping

机译:积极视觉 - 整改和深度映射

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摘要

We present a mapping approach to scene understanding based on active stereo vision. We generalise traditional static multi-camera rectification techniques to enable active epipolar rectification and intuitive representation of the results. The approach is shown to enable the use of any static stereo algorithms with active multi-camera systems. In particular, we show the use of the framework to apply static depth-mapping techniques to the active case. Further, we outline the benefits of using an occupancy grid framework for the fusion and representation of range data, and find that it is especially suited for active vision. Finally, we provide a preview of our approach to dynamic occupancy grids for scene understanding.
机译:我们提出了一种基于主动立体声愿景的场景理解的映射方法。我们概括了传统的静态多摄像机整流技术,以实现有源ePipolar整流,并直观地表示结果。该方法被示出使得能够使用任何带有主动多摄像机系统的静态立体声算法。特别是,我们展示了框架的使用,将静态深度映射技术应用于活动案例。此外,我们概述了使用占用网格框架的融合和范围数据表示的好处,并发现它特别适用于主动视觉。最后,我们提供了我们对现场理解的动态占用网格的方法预览。

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