Processing

Please wait...

Settings

Settings

Goto Application

1. WO2020198119 - DEPTH ESTIMATION FOR AUTONOMOUS DEVICES

Publication Number WO/2020/198119
Publication Date 01.10.2020
International Application No. PCT/US2020/024172
International Filing Date 23.03.2020
IPC
G06T 7/593 2017.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
7Image analysis
50Depth or shape recovery
55from multiple images
593from stereo images
CPC
G06N 20/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
G06T 2207/10028
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
2207Indexing scheme for image analysis or image enhancement
10Image acquisition modality
10028Range image; Depth image; 3D point clouds
G06T 2207/20084
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
2207Indexing scheme for image analysis or image enhancement
20Special algorithmic details
20084Artificial neural networks [ANN]
G06T 2207/20228
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
2207Indexing scheme for image analysis or image enhancement
20Special algorithmic details
20228Disparity calculation for image-based rendering
G06T 2207/30252
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
2207Indexing scheme for image analysis or image enhancement
30Subject of image; Context of image processing
30248Vehicle exterior or interior
30252Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
G06T 7/593
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
7Image analysis
50Depth or shape recovery
55from multiple images
593from stereo images
Applicants
  • UATC, LLC [US]/[US]
  • DUGGAL, Shivam [IN]/[CA] (US)
  • WANG, Shenlong [CN]/[CA] (US)
  • MA, Wei-Chiu [CN]/[CA] (US)
  • URTASUN, Raquel [ES]/[CA] (US)
Inventors
  • DUGGAL, Shivam
  • WANG, Shenlong
  • MA, Wei-Chiu
  • URTASUN, Raquel
Agents
  • NWAESEI, Lawrence
  • BATAVIA, Neil, M.
Priority Data
62/822,84523.03.2019US
62/971,28207.02.2020US
Publication Language English (EN)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) DEPTH ESTIMATION FOR AUTONOMOUS DEVICES
(FR) ESTIMATION DE PROFONDEUR POUR DISPOSITIFS AUTONOMES
Abstract
(EN)
Systems, methods, tangible non-transitory computer-readable media, and devices associated with depth estimation are provided. For example, a feature representation associated with stereo images including a first and second plurality of points can be accessed. Sparse disparity estimates associated with disparities between the first and second plurality of points can be determined. The sparse disparity estimates can be based on machine-learned models that estimate disparities based on comparisons of the first plurality of points to the second plurality of points. Confidence ranges associated with the disparities between the first and second plurality of points can be determined based on the sparse disparity estimates and the machine-learned models. A disparity map for the stereo images can be generated based on using the confidence ranges and machine-learned models to prune the disparities outside the confidence ranges. Furthermore, three-dimensional depth estimates associated with the stereo images can be generated based on the disparity map.
(FR)
La présente invention concerne des systèmes, des procédés, des supports non transitoires tangibles lisibles par ordinateur, et des dispositifs associés à l'estimation de profondeur. Par exemple, il est possible d'accéder à une représentation de caractéristiques associée à des images stéréo qui comprennent une première et une seconde pluralité de points. Des estimations de disparité éparses associées à des disparités entre la première et la seconde pluralité de points peuvent être déterminées. Les estimations de disparité éparses peuvent être basées sur des modèles appris par machine qui estiment des disparités sur la base de comparaisons de la première pluralité de points à la seconde pluralité de points. Des plages de confiance associées aux disparités entre la première et la seconde pluralité de points peuvent être déterminées sur la base des estimations de disparité éparses et des modèles appris par machine. Une carte de disparité pour les images stéréo peut être générée sur la base de l'utilisation des plages de confiance et des modèles appris par machine pour éliminer les disparités en dehors des plages de confiance. En outre, des estimations de profondeur tridimensionnelles associées aux images stéréo peuvent être générées sur la base de la carte de disparité.
Latest bibliographic data on file with the International Bureau