A stereo vision system on Jetson device using deep learning
Artykuł w czasopiśmie
MNiSW
70
Lista 2023
Status: | |
Warianty tytułu: |
System widzenia stereo na urządzeniu Jetson wykorzystujący głębokie uczenie
|
Autorzy: | Maciura Łukasz, Wójcik Dariusz, Maj Michał, Majerek Dariusz, Kiczek Bartłomiej |
Dyscypliny: | |
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować. | |
Rok wydania: | 2023 |
Wersja dokumentu: | Drukowana | Elektroniczna |
Język: | angielski |
Numer czasopisma: | 2 |
Wolumen/Tom: | 99 |
Strony: | 178 - 181 |
Impact Factor: | 0,4 |
Web of Science® Times Cited: | 0 |
Scopus® Cytowania: | 0 |
Bazy: | Web of Science | Scopus |
Efekt badań statutowych | NIE |
Materiał konferencyjny: | NIE |
Publikacja OA: | TAK |
Licencja: | |
Sposób udostępnienia: | Otwarte czasopismo |
Wersja tekstu: | Ostateczna wersja opublikowana |
Czas opublikowania: | W momencie opublikowania |
Data opublikowania w OA: | 28 lutego 2023 |
Abstrakty: | angielski | polski |
This paper presents a stereo vision system created on a Jetson device with a GPU. Two cameras attached to the cover are connected to the device. Before using the system, the calibration procedure should be done. The stereo vision system uses two deep learning algorithms (one for disparity map extraction and the second for panoptic segmentation) with custom preprocessing and postprocessing stages. Results from both algorithms were used to calculate point clouds for every registered object. | |
W artykule przedstawiono system stereowizyjny stworzony na urządzeniu Jetson z GPU. Do urządzenia podłączone są dwie kamery przymocowane do obudowy. Przed użyciem systemu należy przeprowadzić procedurę kalibracji. System stereowizyjny wykorzystuje dwa algorytmy głębokiego uczenia (jeden do ekstrakcji mapy rozbieżności, a drugi do segmentacji panoptycznej) z niestandardowymi etapami wstępnego i końcowego przetwarzania. Wyniki z obu algorytmów posłużyły do obliczenia chmur punktów dla każdego zarejestrowanego obiektu |