Stixel
કોમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિમાં, પિક્સેલ ("લાકડી" અને "પિક્સેલ" નું પોર્ટમન્ટેઉ) એ છબીમાં ઊંડાણની માહિતીનું સુપરપિક્સેલ પ્રતિનિધિત્વ છે, જે ઊભી લાકડીના સ્વરૂપમાં છે જે દ્રશ્યના ચોક્કસ ઊભી સ્લાઇસની અંદર નજીકના અવરોધોને અંદાજિત કરે છે. 2009 માં રજૂ કરાયેલ, પિક્સેલ્સમાં રોબોટિક નેવિગેશન અને અદ્યતન ડ્રાઇવર-સહાય પ્રણાલીઓમાં એપ્લિકેશનો છે, જ્યાં તેનો ઉપયોગ રોબોટિક વાતાવરણ અને ટ્રાફિક દ્રશ્યોની રજૂઆતને વ્યાખ્યાયિત કરવા માટે કરી શકાય છે. વ્યાખ્યા કોમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિમાં દ્રશ્યની સમજણની એક સમસ્યા એ છે કે કેમેરાની આસપાસ આડી મુક્ત જગ્યા નક્કી કરવી, જ્યાં એજન્ટ ખસેડી શકે છે, અને ઊભી અવરોધો તેને સીમાંકિત કરે છે. છબીને ઊંડાણની માહિતી સાથે જોડી શકાય છે (દા. ત. ઉત્પાદિત). સ્ટીરિયો અસમાનતા, લિડાર અથવા મોનોક્યુલર ઊંડાઈના અંદાજમાંથી), જે અવલોકન કરેલા દ્રશ્યના ગાઢ ત્રિ-પરિમાણીય પુનર્નિર્માણને મંજૂરી આપે છે. ગાઢ પુનર્નિર્માણની એક ખામી એ છે કે તેમાં મોટી માત્રામાં ડેટા સામેલ છે, કારણ કે છબીમાં દરેક પિક્સેલને બિંદુ મેઘના તત્વ સાથે મેપ કરવામાં આવે છે. મોટાભાગે ઊભી અવરોધો, જેમ કે ટ્રાફિક દ્રશ્યો અથવા રોબોટિક નેવિગેશન દ્વારા સીમાંકિત પ્લાનર ફ્રીસ્પેસ દ્વારા વર્ગીકૃત દ્રષ્ટિ સમસ્યાઓ, કન્ડેન્સ્ડ રજૂઆતથી લાભ મેળવી શકે છે જે મેમરી અને પ્રક્રિયાના સમયને બચાવવા માટે પરવાનગી આપે છે. પિક્સેલ્સ પાતળા ઊભી લંબચોરસ છે જે અવલોકન કરેલા દ્રશ્યમાં સૌથી નજીકના અવરોધ સાથે જોડાયેલા ઊભી સપાટીના ટુકડાનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. તેઓ આવી સમસ્યાઓમાં દ્રશ્યનું પ્રતિનિધિત્વ કરવા માટે જરૂરી માહિતીની માત્રાને નાટ્યાત્મક રીતે ઘટાડવાની મંજૂરી આપે છે. પિક્સેલને ત્રણ પરિમાણો દ્વારા વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છેઃ તળિયે ઊભી સંકલન, લાકડીની ઊંચાઈ અને ઊંડાઈ. પિક્સેલ્સની નિશ્ચિત પહોળાઈ હોય છે, જેમાં દરેક પિક્સેલ ચોક્કસ સંખ્યામાં છબી સ્તંભો પર ફેલાયેલ હોય છે, જે આડી છબી રીઝોલ્યુશનના ડાઉનસેમ્પલિંગને મંજૂરી આપે છે. મૂળ રચનામાં, છબીના દરેક સ્તંભમાં મહત્તમ એક પિક્સેલ હશે, અને પછીના વિસ્તરણ દરેક સ્તંભ પર બહુવિધ પિક્સેલને મંજૂરી આપવા માટે વિકસાવવામાં આવ્યા હતા, જે વિવિધ અંતર પર બહુવિધ વસ્તુઓનું પ્રતિનિધિત્વ કરવાની મંજૂરી આપે છે. પિક્સેલ અંદાજ ઇનપુટથી પિક્સેલ અંદાજ એ ગાઢ ઊંડાઈનો નકશો છે, જેની ગણતરી સ્ટીરિયો અસમાનતા અથવા અન્ય માધ્યમોથી કરી શકાય છે. મૂળ અભિગમ ઓક્યુપન્સી ગ્રીડની ગણતરી કરે છે જેને મુક્ત જગ્યાના અંદાજ માટે વિભાજિત કરી શકાય છે, જેમાં ગતિશીલ પ્રોગ્રામિંગ શ્રેષ્ઠ વિભાજન શોધવા માટે કાર્યક્ષમ પદ્ધતિ પ્રદાન કરે છે. ઓક્યુપન્સી ગ્રીડ મેપિંગને બદલે વૈકલ્પિક અભિગમોનો ઉપયોગ કરી શકાય છે, જેમ કે મેનીફોલ્ડ-આધારિત પદ્ધતિઓ. ફ્રીસ્પેસ સીમા નજીકના સમાંતર અંતર પર અવરોધોનો આધાર બિંદુઓ પ્રદાન કરે છે, જો કે છબીના દરેક સ્તંભમાં વિવિધ અંતર પર બહુવિધ પદાર્થો દેખાઈ શકે છે. અવરોધોને સંપૂર્ણપણે વ્યાખ્યાયિત કરવા માટે, તેમની ઊંચાઈનો અંદાજ લગાવવો જોઈએ, અને આ પૃષ્ઠભૂમિની ઊંડાઈથી પદાર્થની ઊંડાઈને વિભાજિત કરીને પૂર્ણ થાય છે. પિક્સેલ્સ પરના સભ્યપદ કાર્યને ઊંડાઈ મૂલ્યના આધારે વ્યાખ્યાયિત કરી શકાય છે, જ્યાં સભ્યપદ નજીકના ઊભી અવરોધ અથવા પૃષ્ઠભૂમિ સાથે જોડાયેલા પિક્સેલના વિશ્વાસને રજૂ કરે છે, અને પૃષ્ઠભૂમિમાંથી અવરોધોને અલગ કરતા કટને ફરીથી અસરકારક રીતે ગણતરી કરી શકાય છે. એકવાર ફ્રીસ્પેસ અને અવરોધ ઊંચાઈ બંને જાણી લીધા પછી, દરેક પિક્સેલ દ્વારા ફેલાયેલા સ્તંભો પરની માહિતીને ફ્યુઝ કરીને પિક્સેલનો અંદાજ લગાવી શકાય છે, અને છેવટે પિક્સેલ દ્વારા આવરી લેવામાં આવેલા પિક્સેલની ઊંડાઈ પર મોડેલ ફિટિંગ દ્વારા પિક્સેલની શુદ્ધ ઊંડાઈનો અંદાજ લગાવી શકાય છે, સંભવતઃ વિશ્વાસની માહિતી સાથે જોડી બનાવી શકાય છે (દા. ત. પિક્સેલ). અર્ધ-વૈશ્વિક મેળ જેવી પદ્ધતિઓ દ્વારા પેદા થતી અસમાનતા આત્મવિશ્વાસ). સંદર્ભો સ્ત્રોતો કોમ્પ્યુટર વિઝન