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汽车辅助驾驶系统中立体匹配算法研究的综述报告.docx

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汽车辅助驾驶系统中立体匹配算法研究的综述报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/18 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【汽车辅助驾驶系统中立体匹配算法研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【汽车辅助驾驶系统中立体匹配算法研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。汽车辅助驾驶系统中立体匹配算法研究的综述报告随着自动驾驶技术的发展,汽车辅助驾驶系统的功能和需求不断提高。其中立体匹配算法是自动驾驶技术中非常重要的一个环节,它能够从双目或多目摄像头所拍摄的图像中,提取出场景中不同物体的深度信息,从而帮助车辆进行准确的地图构建、自定位、路径规划、障碍物检测等操作。本文将综述当前主流的立体匹配算法,包括传统的基于区域的立体匹配方法、基于能量优化的立体匹配方法、基于深度学****的立体匹配方法。第一部分:传统的基于区域的立体匹配方法基于区域的立体匹配方法是最早被广泛使用的立体匹配算法,最早是由提出,常用算法有SAD(sumofabsolutedifferences)、SSD(sumofsquareddifferences)、NCC(normalizedcrosscorrelation)等。这些方法是通过计算左右两个图像上的像素差异来计算深度信息。这些算法虽然简单易实现,但由于缺乏全局优化,因此容易受到噪声、光照变化等因素的影响,导致匹配精度的较低。第二部分:基于能量优化的立体匹配方法近年来,随着计算机运算能力的提高,基于能量优化的立体匹配算法被广泛运用。其中常见的包括动态规划算法、图割算法等。这些算法将立体匹配问题转化为图像分割中的最小割问题,通过对匹配代价函数进行全局优化,提高了深度图的精度和鲁棒性。由于在建模和匹配过程中能够充分考虑像素之间的相互关系,能够获得更加准确的深度信息,从而在自动驾驶过程中起到了至关重要的作用。第三部分:基于深度学****的立体匹配方法基于深度学****的立体匹配算法是最近几年新兴的研究方向,它通过在深度神经网络中构建端到端的架构,将匹配和优化的过程统一起来,可有效应对非常复杂的匹配任务,如遮挡或不规则形状的中小物体的立体匹配问题。、、DeepPruner等。由于深度学****的出现,使得立体匹配算法在处理大规模、复杂的数据集时具有了较高的效率和准确性。综上所述,基于能量优化的立体匹配算法和基于深度学****的立体匹配算法是当前自动驾驶领域中最先进和最重要的算法,这些算法通过充分考虑像素之间的相关性和采用精细的分析方法,使得立体匹配的结果变得更加准确和稳定。尤其是基于深度学****的方法,在应对复杂和不规则的立体匹配问题时具有更好的性能表现。