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Embedded Real-time Stereo Estimation via Semi-global Matching on the GPU

机译:通过GPU上的半全局匹配进行嵌入式实时立体声估计

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摘要

Dense, robust and real-time computation of depth information from stereo-camera systems is a computationally demanding requirement for robotics, advanced driver assistance systems (ADAS) and autonomous vehicles. Semi-Global Matching (SGM) is a widely used algorithm that propagates consistency constraints along several paths across the image. This work presents a real-time system producing reliable disparity estimation results on the new embedded energy-efficient GPU devices. Our design runs on a Tegra X1 at 42 frames per second (fps) for an image size of 640×480, 128 disparity levels, and using 4 path directions for the SGM method.
机译:从立体摄像机系统进行的深度信息的密集,鲁棒和实时计算是机器人技术,高级驾驶员辅助系统(ADAS)和自动驾驶汽车对计算的苛刻要求。半全局匹配(SGM)是一种广泛使用的算法,它沿图像的多个路径传播一致性约束。这项工作提出了一个实时系统,可以在新型嵌入式节能GPU设备上产生可靠的视差估计结果。我们的设计在Tegra X1上以每秒42帧(fps)的速度运行,图像尺寸为640×480,视差级别为128,并且使用4条路径方向进行SGM方法。

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