Computer Vision for Autonomous Vehicles: Problems, Datasets and State-of-the-Art
In den letzten Jahren wurden enorme Fortschritte auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI) erzielt, z. B.
in den Bereichen Computer Vision, maschinelles Lernen und autonome Fahrzeuge. Wie in jedem schnell wachsenden Bereich wird es immer schwieriger, auf dem Laufenden zu bleiben oder als Anfänger in das Gebiet einzusteigen. Es sind zwar mehrere Übersichtsarbeiten zu bestimmten Teilproblemen erschienen, aber eine umfassende Übersicht über Probleme, Datensätze und Methoden im Bereich des Computersehens für autonome Fahrzeuge wurde bisher nicht veröffentlicht.
Diese Monographie versucht, diese Lücke zu schließen, indem sie einen Überblick über die neuesten Datensätze und Techniken gibt. Unsere Übersicht umfasst sowohl die historisch relevanteste Literatur als auch den aktuellen Stand der Technik zu verschiedenen spezifischen Themen, einschließlich Erkennung, Rekonstruktion, Bewegungsschätzung, Verfolgung, Szenenverständnis und durchgängiges Lernen für autonomes Fahren.
Um dieses Ziel zu erreichen, analysieren wir die Leistung des aktuellen Stands der Technik auf mehreren anspruchsvollen Benchmarking-Datensätzen, darunter KITTI, MOT und Cityscapes. Außerdem diskutieren wir offene Probleme und aktuelle Forschungsherausforderungen.
Um die Zugänglichkeit zu erleichtern und fehlende Referenzen zu ergänzen, stellen wir auch eine Website zur Verfügung, die die Navigation durch Themen und Methoden ermöglicht und zusätzliche Informationen bietet.
| ISBN: | 9781680836882 |
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| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 326 |
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