Vả. 3 là một tổng quan về các phươn

Vả. 3 là một tổng quan về các phương tiện dựa trên tầm nhìn đề xuất detec
hệ thống tion. Khu vực ban đầu quan tâm (ROIs) được tính bằng cách sử

các phương pháp mô tả bằng một mắt trong Llorca, Sánchez, Ocaña, và

Sotelo (2010). Dấu làn đường được phát hiện, do đó làm giảm

Khu vực tìm kiếm chiếc xe. Nếu không có dấu hiệu làn đường được phát hiện, một ROI cơ bản

tương ứng với một đường thẳng được sử dụng để thay thế. Ứng cử viên xe

khu vực được lựa chọn bằng cách sử dụng một sự kết hợp của tính đối xứng (theo chiều dọc

cạnh, gờ ngang, đối xứng và cấp độ màu xám) và trắng

mũ và Canny tính năng cùng với một đàn áp phi tối đa

thủ tục trong đó loại bỏ các ứng viên chồng chéo (Llorca &

Sánchez et al., 2010).

Một máy ảnh thứ hai được thêm vào để có được một descrip- chi tiết hơn
quan điểm về tính năng hàng đầu của chiếc xe. Kết quả xử lý âm thanh nổi trong một

Bản đồ chênh lệch dày đặc mà cho phép các vị trí 3D, TTC, các

chiều rộng và chiều dài của xe được ước tính một cách chính xác.

Góc quay camera sân được ước tính tự động bằng phương tiện của

cái gọi là bản đồ chênh lệch ảo mà từ đó các khu vực tương ứng

với mặt đất máy bay có thể dễ dàng được gỡ bỏ (Llorca et al., 2009).

Một như vậy có được một đặc điểm kỹ thuật chính xác hơn về các lĩnh vực của

mặt đất, nơi chiếc xe được mong đợi (xem hình. 4).

Mỗi đầu ra khu vực xe ứng cử viên của các mô-đun bằng một mắt

được xác nhận trong chế độ stereo bằng cách đếm số lượng sâu fea-
các cấu tương ứng với bản đồ chênh lệch rậm lọc. Trong partic-
ular, những địa điểm mà số lượng các tính năng sâu vượt quá một

phần nhất định của khu vực cửa sổ được thông qua vào tiếp theo

module, do đó đảm bảo rằng mỗi khu vực ứng cử viên tương ứng

để một đối tượng 3D thực sự.

Tính năng sâu cũng được sử dụng để có được thông tin hình học

về chiếc xe ứng cử viên. Đầu tiên, vị trí 3D của mỗi ứng viên
ngày được tìm thấy bằng cách áp dụng cái gọi là phân nhóm trừ 3D

thuật toán (Parra et al., 2007) để tập hợp các điểm có trong 3D

ROI. Đo 3D liên tiếp, sau khi lọc, được sử dụng

để tính toán vận tốc tương đối (VR) và chiếc xe host-to-

(H2V) TTC. Tốc độ xe hàng đầu là sau đó chỉ đơn giản là tổng của

tốc độ của chủ nhà lấy từ xe buýt CAN và vận tốc tương đối.

Các lỗi ước lượng độ sâu tuyệt đối và tương đối được xác định

bởi các thủ tục quantization lỗi stereo như đề xuất trong Llorca,

Sotelo, Parra, Ocaña, và Bergasa (2010).

Chiều rộng của chiếc xe trước, được sử dụng để tối ưu hóa các off- bên
thiết lập của quỹ đạo vượt, được tính như sau. Các veri-

fied ROI được mở rộng bằng 10%, và giá trị của các chế độ của

tính năng sâu kín trong ROI được tính. Đối với mỗi cột

của ROI mở rộng, số lượng sâu các tính năng có giá trị là

bằng với chế độ cộng-hay-trừ một khoan dung nhất định được xác định,

tạo ra một biểu đồ như một trong những mô tả trong hình. 5. Các bên

ranh giới của biểu đồ này sau đó được tìm thấy, và chiếc xe của

chiều rộng bằng pixel được tính. Chiều rộng xe 3D là cuối cùng

được sử dụng rộng này ước tính bằng pixel, độ sâu của

Kết quả (Việt) 1:

VẢ. 3 là một tổng quan về các phương tiện dựa trên tầm nhìn đề cạnh detechay thống tion. Khu vực ban đầu quan tâm (ROIs) được tính bằng cách sửCác phương pháp mô tả bằng một mắt trong Llorca, Sánchez, Ocaña, vàSotelo (2010). Dấu làn đường được phát hiện, do đó làm giảmKhu vực tìm kiếm chiếc xe. Nếu không có dấu hiệu làn đường được phát hiện, một tỷ lệ hoàn vốn cơ bảntương ứng với một đường thẳng được sử scholars tiếng thay thế. Ứng cử viên xekhu vực được lựa chọn bằng cách sử scholars một sự kết hợp của tính đối xứng (theo chiều dọccạnh gờ ngang, đối xứng và cấp độ màu xám) và trắngmũ và Canny tính năng cùng với một đàn áp phi lồng đathủ tục trong đó loại bỏ các ứng viên chồng chéo (Llorca &Sánchez et al., 2010).Một máy ảnh thứ hai được thêm vào tiếng có được một descrip-chi tiết hơnquan điểm về tính năng hàng đầu của chiếc xe. Kết tên xử lý đảm thanh nổi trong mộtBản đồ chênh lệch dày đặc mà cho phép các vị trí 3D, TTC, cácchiều rộng và chiều 戴思杰 của xe được ước tính một cách chính xác.Góc quay camera sân được ước tính tự động bằng phương tiện củacái gọi là bản đồ chênh lệch ảo mà từ đó các khu vực tương ứngvới mặt đất máy bay có Bulgaria dễ dàng được gỡ bỏ (Llorca et al., 2009).Một như vậy có được một đặc điểm kỹ thuật chính xác hơn về các lĩnh vực củamặt đất, nơi chiếc xe được mong đợi (xem chuyển. 4).Mỗi đầu ra khu vực xe ứng cử viên của các mô-đun bằng một mắtĐược xác nhận trong chế độ âm thanh nổi bằng cách đếm số lượng sâu fea-Các cấu tương ứng với bản đồ chênh lệch rậm lọc. Trong partic-ular, những địa điểm mà số lượng các tính năng sâu vượt quá mộtphần nhất định của khu vực cửa sổ được thông qua vào truyện theoMô-đun, do đó đảm bảo rằng mỗi khu vực ứng cử viên của tương ứngTiếng một đối tượng 3D thực sự.Tính năng sâu cũng được sử scholars tiếng có được thông tin chuyển họcvề chiếc xe ứng cử viên. Đầu tiên, vị trí 3D của mỗi ứng viênngày được tìm thấy bằng cách áp Scholars cái gọi là phân nhóm trừ 3Dthuật toán (Parra và ctv., 2007) tiếng tổ hợp các điểm có trong 3DTHU NHẬP TỪ ĐẦU. Đo 3D liên truyện, sau khi lọc, được sử scholarsTiếng tính toán vận thứ tương đối (VR) và chiếc xe máy chủ-để-(H2V) TTC. Thứ độ xe hàng đầu là sau đó chỉ thể giản là tổng củathứ độ của hào nhà lấy từ xe buýt có thể và vận thứ tương đối.Các lỗi ước lượng độ sâu tuyệt đối và tương đối được xác địnhbởi các thủ tục sự lượng tử hóa lỗi âm thanh nổi như đề cạnh trong Llorca,Sotelo, Parra, Ocaña, và Bergasa (2010).Chiều rộng của chiếc xe trước, được sử scholars tiếng lồng ưu hóa các off-bênthiết lập của quỹ đạo vượt, được tính như sau. Các veri-fied ROI được mở rộng bằng 10%, và giá trị của các chế độ củatính năng sâu kín trong thu nhập từ đầu được tính. Đối với mỗi cộtcủa ROI mở rộng, số lượng sâu các tính năng có giá trị làbằng với chế độ về-hay-trừ một khoan dung nhất định được xác định,chức ra một biểu đồ như một trong những mô tả trong chuyển. 5. Các bênranh giới của biểu đồ này sau đó được tìm thấy, và chiếc xe củachiều rộng bằng điểm ảnh được tính. Chiều rộng xe 3D là cuối cùngĐược sử scholars rộng này ước tính bằng pixel, độ sâu của

Kết quả (Việt) 2:

Vả. 3 be a tổng quan về phương tiện of based on tầm nhìn đề xuất detec
hệ thống tion. Khu vực cấm đầu quan tâm (ROIs) been tính bằng cách sử of phương pháp mô tả bằng one mắt in Llorca, Sánchez, Ocaña, and Sotelo (2010). Dấu làn đường been detected, làm which làm shrink Khu vực tìm kiếm chiếc xe. If you do not có dấu hiệu làn đường been detected, an ROI cơ bản tương ứng with one đường thẳng used instead. Ứng cử viên xe khu vực been lựa chọn bằng cách sử dụng sự kết hợp one of argument tính Xứng (theo chiều dọc cạnh, gờ ngang, đối Xứng and cấp độ màu xám) and trắng mũ and Canny tính năng cùng with an đàn áp phi tối đa thủ tục in which to remove the ứng viên chồng chéo (Llorca & Sánchez et al., 2010). Một máy ảnh thứ hai are added to have been one descrip- chi tiết than quan điểm về tính năng hàng đầu of xe chiếc. Kết quả xử lý âm thanh nổi in one Bản đồ chênh lệch dày đặc which allows the vị trí 3D, ​​TTC, the width and length of xe be ước tính an cách chính xác. Góc quay camera sân been ước tính tự động bằng phương tiện of cái gọi is bản đồ chênh lệch ảo which is from the khu vực tương ứng as mặt đất máy bay you can easily be removed (Llorca et al., 2009). Một such has been one đặc điểm kỹ thuật chính xác than about the lĩnh vực of mặt đất, nơi chiếc xe be mong đợi (xem hình. 4). Every đầu ra khu vực xe ứng cử viên of the mô-đun bằng one mắt been confirmed in chế độ stereo bằng cách đếm số lượng sâu fea- of cấu tương ứng với bản đồ chênh lệch rậm lọc. Trọng partic- ular, the location of which số lượng tính năng sâu exceeded the one phần nhất định of khu vực cửa sổ been thông qua vào tiếp theo module, làm which ensure that every khu vực ứng cử viên tương ứng for one argument tượng 3D thực sự. Tính năng sâu also be used to have been thông tin hình học về chiếc xe ứng cử viên. Đầu tiên, vị trí 3D of each ứng viên ngày found bằng cách áp dụng cái gọi is phân group trừ 3D thuật toán (Parra et al., 2007) for tập hợp các điểm present in 3D ROI. Đo 3D liên tiếp, after lọc, used for tính toán vận tốc relative (VR) and chiếc xe host-to- (H2V) TTC. Tốc độ xe hàng đầu is then chỉ đơn giản is the tổng tốc độ of chủ nhà lấy từ xe buýt CAN and vận tốc relative. Các lỗi ước lượng độ sâu absolute and relative is defined bởi các thủ tục lỗi lượng tử stereo like đề xuất in Llorca, Sotelo, Parra, Ocaña, and Bergasa (2010). Chiều rộng of chiếc xe trước, used for tối ưu hóa of off- within setting of quỹ đạo beyond, be like tính sau. Các veri- fied ROI opened rộng bằng 10%, and value of the mode of tính năng sâu kín in ROI been tính. For each cột of ROI mở rộng, số lượng sâu the feature has the value is bằng with mode cộng-hay-trừ one khoan phân nhất định is defined, tạo ra biểu đồ one as in the described in hình . 5. Các within ranh giới of biểu đồ this then found, and chiếc xe of chiều rộng bằng điểm ảnh been tính. Chiều rộng xe 3D is cuối cùng use this rộng ước tính bằng pixel, độ sâu of