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HD Maps: Fine-grained Road Segmentation by Parsing Ground and Aerial Images

Mattyus, Gellert und Wang, Shenlong und Fidler, Sanja und Urtasun, Raquel (2016) HD Maps: Fine-grained Road Segmentation by Parsing Ground and Aerial Images. In: Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition 2016, Seiten 1-9. IEEE Xplore. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2016-06-27 - 2016-06-30, Las Vegas, USA. doi: 10.1109/CVPR.2016.393.

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2MB

Kurzfassung

In this paper we present an approach to enhance existing maps with fine grained segmentation categories such as parking spots and sidewalk, as well as the number and location of road lanes. Towards this goal, we propose an efficient approach that is able to estimate these fine grained categories by doing joint inference over both, monocular aerial imagery, as well as ground images taken from a stereo camera pair mounted on top of a car. Important to this is reasoning about the alignment between the two types of imagery, as even when the measurements are taken with sophisticated GPS+IMU systems, this alignment is not sufficiently accurate. We demonstrate the effectiveness of our approach on a new dataset which enhances KITTI with aerial images taken with a camera mounted on an airplane and flying around the city of Karlsruhe, Germany.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/104583/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:HD Maps: Fine-grained Road Segmentation by Parsing Ground and Aerial Images
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Mattyus, Gellertgellert.mattyus (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wang, Shenlongslwang (at) cs.toronto.eduNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Fidler, Sanjafidler (at) cs.toronto.eduNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Urtasun, Raquelurtasun (at) cs.toronto.eduNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2016
Erschienen in:Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition 2016
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/CVPR.2016.393
Seitenbereich:Seiten 1-9
Verlag:IEEE Xplore
Status:veröffentlicht
Stichwörter:computer vision, remote sensing, aerial image, maps, autonomous driving
Veranstaltungstitel:Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
Veranstaltungsort:Las Vegas, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:27 Juni 2016
Veranstaltungsende:30 Juni 2016
Veranstalter :IEEE Computer Society and the Computer Vision Foundation (CVF)
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Verkehrsmanagement (alt)
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V VM - Verkehrsmanagement
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - Vabene++ (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Mattyus, Gellert Sandor
Hinterlegt am:21 Jun 2016 14:40
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:09

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