BEV算法中的IPM方法,即逆透视映射(Inverse Perspective Mapping),是一种将车载相机捕获的图像从透视视角转换为鸟瞰视角的技术。这种方法通过几何变换,能够将道路和车辆等物体在图像中的畸变进行校正,生成更准确的车辆行驶环境二维平面图,为自动驾驶和智能车辆导航提供重要支持。 IPM方法引入了附加的约束,即逆映射点位于水...
在BEV空间中,传统的 BEV变换算法通常是在图像空间中进行特征提取,并产生分割结果,再利用逆透视变换(IPM)将其转化为 BEV空间。 IPM的功能是消除视觉上的影响,比如,在自动/辅助驾驶中,因为在前视的照相机拍摄的图像中,原本平行的物体会因为透视的原因而发生交叉。 IPM是把影像与 BEV空间连接起来的一种简便、直接的...
IPM在下游感知任务的图像投影或特征投影中发挥作用。为了减少失真,语义信息、GAN都被得到了较广泛的应用以提升BEV特征的质量。核心映射通过矩阵乘法进行,不需要学习,简单明朗。但由于PV到BEV的真正转换并不适定(ill-posed),IPM仅通过硬假设解决了部分问题,PV整个特征图的有效BEV映射仍然有待验证和挖掘。下图对相关算法...
在BEV空间中，传统的BEV变换算法通常是在图像空间中进行特征提取，并产生分割结果，再利用逆透视变换（IPM）将其转化为BEV空间。两个输入图像(a)和(b)以及它们对应的IPM投影图像，分别是(c)和(d)，截图自"Multimodal inverse perspective mapping"(Oliveira et al., 2015)IPM的功能是消除视觉上的影响，比如，在自...
这一方法起始于IPM(反透视映射)算法,构建了从3D空间到2D空间的映射,但是以3D空间点存在于同一水平面为假设条件。这样的转换矩阵,可以通过相机内外参数计算得到。OFT-Net首个引入视图转换,它首先形成一个统一分布的3D体素特征网格,通过汇总相应投影区域的图像特征来...
前者的典型思路是假设目标位于路面,因此高度为0,这样就可以采用Homography变换将图像转换到BEV视图,比如BEV-IPM。在实际应用中,路面并非绝对平坦,而且除了车道线以外,其他的目标都有一定的高度。在这些情况下,高度已知的假设并不成立,变换后的图像误差也很大。因此,反变换的方法在BEV感知中采用的相对较少。
核心映射通过矩阵乘法进行,不需要学习,简单明朗。但由于PV到BEV的真正转换并不适定(ill-posed),IPM仅通过硬假设解决了部分问题,PV整个特征图的有效BEV映射仍然有待验证和挖掘。下图对相关算法进行了概括总结。 基于深度的PV2BEV 很明...
BEV算法的发展历史 在BEV空间中,传统的 BEV变换算法通常是在图像空间中进行特征提取,并产生分割结果,再利用逆透视变换(IPM)将其转化为 BEV空间。 IPM的功能是消除视觉上的影响,比如,在自动/辅助驾驶中,因为在前视的照相机拍摄的图像中,原本平行的物体会因为透视的原因而发生交叉。
IPM在下游感知任务的图像投影或特征投影中发挥作用。为了减少失真,语义信息、GAN都被得到了较广泛的应用以提升BEV特征的质量。核心映射通过矩阵乘法进行,不需要学习,简单明朗。但由于PV到BEV的真正转换并不适定(ill-posed),IPM仅通过硬假设解决了部分问题,PV整个特征图的有效BEV映射仍然有待验证和挖掘。下图对相关算法...
IPM是一种连接图像空间和BEV空间的简单直接的方法,只需要知道相机内外参数就可以。相机内参数,指的是与相机自身特性相关的参数,比如焦距、像素大小等,而相机外参数则是相机在真实世界坐标系中的参数,比如相机的安装位置、旋转方向等。 不过,IPM依赖一些预先的假设,比如地面平直性假设(地面要是平的),且相机和地面之间...