Probabilistic Models for 3D Urban Scene Understanding from Movable Platforms : Dissertationsschrift (Schriftenreihe / Institut für Mess- und Regelungstechnik, Karlsruher Institut für Technologie 025) / Geiger, Andreas

Probabilistic Models for 3D Urban Scene Understanding from Movable Platforms : Dissertationsschrift (Schriftenreihe / Institut für Mess- und Regelungstechnik, Karlsruher Institut für Technologie 025) （2013. V, 192 S. graph. Darst. 21 cm）

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Probabilistic Models for 3D Urban Scene Understanding from Movable Platforms : Dissertationsschrift (Schriftenreihe / Institut für Mess- und Regelungstechnik, Karlsruher Institut für Technologie 025) （2013. V, 192 S. graph. Darst. 21 cm）

Geiger, Andreas

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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版
商品コード 9783731500810

Description

(Short description)
This work is a contribution to understanding multi-object traffic scenes from video sequences. All data is provided by a camera system which is mounted on top of the autonomous driving platform AnnieWAY. The proposed probabilistic generative model reasons jointly about the 3D scene layout as well as the 3D location and orientation of objects in the scene. In particular, the scene topology, geometry as well as traffic activities are inferred from short video sequences.
(Text)
This work is a contribution to understanding multi-object traffic scenes from video sequences. All data is provided by a camera system which is mounted on top of the autonomous driving platform AnnieWAY. The proposed probabilistic generative model reasons jointly about the 3D scene layout as well as the 3D location and orientation of objects in the scene. In particular, the scene topology, geometry as well as traffic activities are inferred from short video sequences.