Stixel
कंप्यूटर दृष्टि में, एक पिक्सेल ("छड़ी" और "पिक्सेल" का पोर्टमंटेउ) एक छवि में गहराई की जानकारी का एक सुपरपिक्सेल प्रतिनिधित्व है, एक ऊर्ध्वाधर छड़ी के रूप में जो दृश्य के एक निश्चित ऊर्ध्वाधर टुकड़े के भीतर निकटतम बाधाओं को अनुमानित करता है। 2009 में पेश किए गए, पिक्सेल में रोबोटिक नेविगेशन और उन्नत चालक-सहायता प्रणालियों में अनुप्रयोग हैं, जहां उनका उपयोग रोबोटिक वातावरण और यातायात दृश्यों के प्रतिनिधित्व को परिभाषित करने के लिए किया जा सकता है। परिभाषा कंप्यूटर दृष्टि में दृश्य समझ की समस्याओं में से एक कैमरे के चारों ओर क्षैतिज मुक्त स्थान का निर्धारण करना है, जहां एजेंट आगे बढ़ सकता है, और ऊर्ध्वाधर बाधाएं जो इसे सीमित करती हैं। एक छवि को गहराई की जानकारी के साथ जोड़ा जा सकता है (उदाहरण के लिए। स्टीरियो असमानता, लिडार, या मोनोकुलर गहराई के आकलन से), जो देखे गए दृश्य के घने त्रि-आयामी पुनर्निर्माण की अनुमति देता है। घने पुनर्निर्माण की एक कमी बड़ी मात्रा में शामिल डेटा है, क्योंकि छवि में प्रत्येक पिक्सेल को एक बिंदु बादल के एक तत्व के लिए मैप किया जाता है। अधिकांश ऊर्ध्वाधर बाधाओं द्वारा सीमांकित समतल मुक्त स्थान की विशेषता वाली दृष्टि समस्याएं, जैसे कि यातायात दृश्य या रोबोटिक नेविगेशन, एक संघनित प्रतिनिधित्व से लाभान्वित हो सकती हैं जो स्मृति और प्रसंस्करण समय को बचाने की अनुमति देता है। पिक्सेल पतले ऊर्ध्वाधर आयत होते हैं जो देखे गए दृश्य में निकटतम बाधा से संबंधित ऊर्ध्वाधर सतह के एक टुकड़े का प्रतिनिधित्व करते हैं। वे ऐसी समस्याओं में एक दृश्य का प्रतिनिधित्व करने के लिए आवश्यक जानकारी की मात्रा को नाटकीय रूप से कम करने की अनुमति देते हैं। एक पिक्सेल को तीन मापदंडों द्वारा चिह्नित किया जाता हैः नीचे का ऊर्ध्वाधर निर्देशांक, छड़ी की ऊंचाई और गहराई। पिक्सेल की निश्चित चौड़ाई होती है, जिसमें प्रत्येक पिक्सेल एक निश्चित संख्या में छवि स्तंभों पर फैला होता है, जिससे क्षैतिज छवि रिज़ॉल्यूशन के डाउनसैंपलिंग की अनुमति मिलती है। मूल सूत्रीकरण में, छवि के प्रत्येक स्तंभ में अधिक से अधिक एक पिक्सेल होगा, और बाद के विस्तारों को प्रत्येक स्तंभ पर कई पिक्सेल की अनुमति देने के लिए विकसित किया गया था, जिससे विभिन्न दूरी पर कई वस्तुओं का प्रतिनिधित्व करने की अनुमति मिलती है। पिक्सेल आकलन पिक्सेल आकलन के लिए इनपुट एक घनी गहराई का नक्शा है, जिसकी गणना स्टीरियो असमानता या अन्य साधनों से की जा सकती है। मूल दृष्टिकोण एक अधिभोग ग्रिड की गणना करता है जिसे मुक्त स्थान का अनुमान लगाने के लिए विभाजित किया जा सकता है, जिसमें गतिशील प्रोग्रामिंग एक इष्टतम विभाजन खोजने के लिए एक कुशल विधि प्रदान करती है। अधिभोग ग्रिड मानचित्रण के बजाय वैकल्पिक तरीकों का उपयोग किया जा सकता है, जैसे कि कई गुना-आधारित तरीके। फ्रीस्पेस सीमा निकटतम अनुदैर्ध्य दूरी पर बाधाओं के आधार बिंदु प्रदान करती है, हालांकि छवि के प्रत्येक स्तंभ में अलग-अलग दूरी पर कई वस्तुएं दिखाई दे सकती हैं। बाधाओं को पूरी तरह से परिभाषित करने के लिए, उनकी ऊंचाई का अनुमान लगाया जाना चाहिए, और यह पृष्ठभूमि की गहराई से वस्तु की गहराई को विभाजित करके पूरा किया जाता है। पिक्सेल पर एक सदस्यता कार्य को गहराई मूल्य के आधार पर परिभाषित किया जा सकता है, जहां सदस्यता निकटतम ऊर्ध्वाधर बाधा या पृष्ठभूमि से संबंधित एक पिक्सेल के विश्वास का प्रतिनिधित्व करती है, और पृष्ठभूमि से बाधाओं को अलग करने वाले एक कट को फिर से गतिशील प्रोग्रामिंग के साथ प्रभावी ढंग से गणना की जा सकती है। एक बार फ्रीस्पेस और बाधा की ऊंचाई दोनों का पता चल जाने के बाद, प्रत्येक पिक्सेल द्वारा फैले स्तंभों पर जानकारी को फ्यूज करके पिक्सेल का अनुमान लगाया जा सकता है, और अंत में पिक्सेल द्वारा कवर किए गए पिक्सेल की गहराई पर मॉडल फिटिंग के माध्यम से पिक्सेल की एक परिष्कृत गहराई का अनुमान लगाया जा सकता है, संभवतः आत्मविश्वास की जानकारी के साथ जोड़ा गया है (जैसे। अर्ध-वैश्विक मिलान जैसी विधियों द्वारा उत्पन्न असमानता आत्मविश्वास)। संदर्भ स्रोत कंप्यूटर दृष्टि