双目立体视觉

双目立体视觉融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别,使我们可以获得明显的深度感,建立特征间的对应关系,将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来,这个差别,我们称作视差(Disparity)图像。

它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像,通过计算图像对应点间的位置偏差,来获取物体三维几何信息,从而实现实时对前方景物进行距离感知。具有效率高、精度合适、成本低等优点。与单目视觉相比,其测量精度更高,且无需维护庞大的样本数据库。

立体视觉景深视图演示
自动驾驶自校准技术
采用专用算法把抖动量和非均匀性导致的小误差线性化,对由摄像头抖动和驾驶室斜面玻璃的非均匀性进行自校准。
基于立体视觉的环境感知技术
我们采用Viterbi与光流的融合算法进行小物体和路沿的检测。应用卷积神经网络(CNN)和立体视觉的匹配结果,得到更为精确和鲁棒的行人和车辆检测结果。根据GPS的信息结合障碍区域,可以准确的进行交通路牌以及交通灯的检测,从而实现对环境的感知。
基于CUDA的智能驾驶实时算法
我们使用CUDA对算法进行GPU并行优化的技术,通过将Viterbi算法并行化为点态运算并将这些计算分配到GPU的计算核心中,利用GPU计算核心多的优势获得计算速度的大幅提升,我们的算法预计能够获得大约20倍的速度提升,实现整个系统的实时化。
算法效果演示
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