Stixel
কম্পিউটার দৃষ্টিতে, একটি পিক্সেল ("স্টিক" এবং "পিক্সেল"-এর পোর্টম্যান্টিউ) একটি উল্লম্ব স্টিকের আকারে একটি ছবিতে গভীরতার তথ্যের একটি সুপারপিক্সেল উপস্থাপনা যা দৃশ্যের একটি নির্দিষ্ট উল্লম্ব টুকরোর মধ্যে নিকটতম বাধাগুলিকে আনুমানিক করে। 2009 সালে প্রবর্তিত, পিক্সেলের রোবোটিক নেভিগেশন এবং উন্নত ড্রাইভার-সহায়তা ব্যবস্থায় প্রয়োগ রয়েছে, যেখানে এগুলি মাঝারি স্তরের বিমূর্ততার সাথে রোবোটিক পরিবেশ এবং ট্র্যাফিক দৃশ্যের উপস্থাপনা সংজ্ঞায়িত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। সংজ্ঞা কম্পিউটার দৃষ্টিতে দৃশ্য বোঝার সমস্যাগুলির মধ্যে একটি হল ক্যামেরার চারপাশে অনুভূমিক মুক্ত স্থান নির্ধারণ করা, যেখানে এজেন্টটি সরতে পারে এবং উল্লম্ব বাধাগুলি এটিকে সীমাবদ্ধ করে। একটি ছবি গভীরতার তথ্যের সাথে যুক্ত করা যেতে পারে (যেমন উত্পাদিত)। স্টেরিও বৈষম্য, লিডার বা মনোকুলার গভীরতার অনুমান) থেকে, যা পর্যবেক্ষিত দৃশ্যের ঘন ত্রিমাত্রিক পুনর্গঠনের অনুমতি দেয়। ঘন পুনর্গঠনের একটি ত্রুটি হ 'ল প্রচুর পরিমাণে ডেটা জড়িত, কারণ চিত্রের প্রতিটি পিক্সেল একটি বিন্দু মেঘের একটি উপাদানের সাথে ম্যাপ করা হয়। ট্র্যাফিক দৃশ্য বা রোবোটিক নেভিগেশনের মতো বেশিরভাগ উল্লম্ব বাধা দ্বারা সীমাবদ্ধ প্ল্যানার মুক্ত স্থান দ্বারা চিহ্নিত দৃষ্টি সমস্যাগুলি একটি ঘনীভূত উপস্থাপনা থেকে উপকৃত হতে পারে যা মেমরি এবং প্রক্রিয়াকরণের সময় সাশ্রয় করতে দেয়। পিক্সেলগুলি পাতলা উল্লম্ব আয়তক্ষেত্র যা পর্যবেক্ষিত দৃশ্যের নিকটতম প্রতিবন্ধকতার অন্তর্গত একটি উল্লম্ব পৃষ্ঠের একটি টুকরোর প্রতিনিধিত্ব করে। তারা এই ধরনের সমস্যার ক্ষেত্রে একটি দৃশ্যের প্রতিনিধিত্ব করার জন্য প্রয়োজনীয় তথ্যের পরিমাণ নাটকীয়ভাবে হ্রাস করার অনুমতি দেয়। একটি পিক্সেল তিনটি পরামিতি দ্বারা চিহ্নিত করা হয়ঃ নীচের উল্লম্ব স্থানাঙ্ক, লাঠির উচ্চতা এবং গভীরতা। পিক্সেলের নির্দিষ্ট প্রস্থ থাকে, প্রতিটি পিক্সেল নির্দিষ্ট সংখ্যক চিত্র কলামে বিস্তৃত থাকে, যা অনুভূমিক চিত্র রেজোলিউশনের ডাউনসাম্পলিংয়ের অনুমতি দেয়। মূল গঠনে, চিত্রের প্রতিটি কলামে সর্বাধিক একটি পিক্সেল থাকবে এবং পরবর্তী এক্সটেনশনগুলি প্রতিটি কলামে একাধিক পিক্সেলের অনুমতি দেওয়ার জন্য তৈরি করা হয়েছিল, যা বিভিন্ন দূরত্বে একাধিক বস্তুর প্রতিনিধিত্ব করার অনুমতি দেয়। পিক্সেল অনুমান ইনপুট থেকে পিক্সেল অনুমান একটি ঘন গভীরতার মানচিত্র, যা স্টেরিও বৈষম্য বা অন্যান্য উপায়ে গণনা করা যেতে পারে। মূল পদ্ধতিটি একটি অকুপেন্সি গ্রিড গণনা করে যা ফ্রিস্পেস অনুমান করার জন্য বিভক্ত করা যেতে পারে, গতিশীল প্রোগ্রামিং একটি সর্বোত্তম বিভাজন খুঁজে বের করার জন্য একটি দক্ষ পদ্ধতি প্রদান করে। একাধিক-ভিত্তিক পদ্ধতির মতো অকুপেন্সি গ্রিড ম্যাপিংয়ের পরিবর্তে বিকল্প পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে। মুক্তস্থানের সীমানা নিকটতম অনুদৈর্ঘ্য দূরত্বে বাধাগুলির মূল বিন্দু সরবরাহ করে, তবে চিত্রের প্রতিটি কলামে বিভিন্ন দূরত্বে একাধিক বস্তু উপস্থিত হতে পারে। বাধাগুলি সম্পূর্ণরূপে সংজ্ঞায়িত করার জন্য, তাদের উচ্চতা অনুমান করা উচিত এবং এটি পটভূমির গভীরতা থেকে বস্তুর গভীরতা ভাগ করে সম্পন্ন করা হয়। পিক্সেলের উপর একটি সদস্যপদ ফাংশন গভীরতার মানের উপর ভিত্তি করে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে, যেখানে সদস্যপদ নিকটতম উল্লম্ব বাধা বা পটভূমির অন্তর্গত একটি পিক্সেলের আত্মবিশ্বাসের প্রতিনিধিত্ব করে এবং পটভূমি থেকে বাধাগুলি পৃথক করার একটি কাটা আবার কার্যকরভাবে গণনা করা যেতে পারে গতিশীল প্রোগ্রামিং দিয়ে। একবার ফ্রিস্পেস এবং বাধা উচ্চতা উভয়ই জানা গেলে, প্রতিটি পিক্সেল দ্বারা বিস্তৃত কলামগুলির উপর তথ্য ফিউজ করে পিক্সেলগুলি অনুমান করা যেতে পারে এবং অবশেষে পিক্সেল দ্বারা আচ্ছাদিত পিক্সেলের গভীরতার উপর মডেল ফিটিংয়ের মাধ্যমে পিক্সেলের একটি পরিমার্জিত গভীরতা অনুমান করা যেতে পারে, সম্ভবত আত্মবিশ্বাসের তথ্যের সাথে যুক্ত (যেমন। সেমি-গ্লোবাল ম্যাচিংয়ের মতো পদ্ধতি দ্বারা উত্পাদিত বৈষম্য আত্মবিশ্বাস)। তথ্যসূত্র উৎস কম্পিউটার দৃষ্টি