Metodo per determinare la confidenza di una mappa di disparità

L'invenzione riguarda un metodo e un sistema di sensori, progettato in particolare per determinare la confidenza delle mappe di disparità inferite da un algoritmo stereo o una rete attraverso una rete neurale in grado di auto-adattarsi.

Titolo brevetto Metodo per determinare la confidenza di una mappa di disparità mediante un apprendimento auto-adattivo di una rete neurale, e relativo sistema di sensori
Area Industria, Digitale e Sicurezza
Titolarità ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA
Inventori Stefano Mattoccia, Fabio Tosi, Filippo Aleotti, Matteo Poggi
Ambito territoriale di tutela Italia, con possibilità di estensione internazionale
Stato Disponibile per accordi di sviluppo, opzione, licenza e altri accordi di valorizzazione
Keywords Stima della profondità, Stima dell'incertezza, Stima della confidenza, Apprendimento automatico, Metodo auto-adattivo
Depositato il 02 luglio 2020

Esistono sul mercato diversi sistemi per l'acquisizione d'immagini in 3D, al fine di determinare la profondità di un'immagine ed attualmente lo stereo matching è una delle strategie più popolari per percepire con precisione la struttura 3D della scena attraverso telecamere sincronizzate e diversi algoritmi. In molti casi, assieme all'inferenza di disparità si esegue anche la stima della confidenza e, a tale scopo, sono stati proposti diversi metodi basati su misure tradizionali o strategie basate sull'apprendimento.

L'invenzione riguarda un metodo e un sistema di sensori, progettato in particolare per determinare la confidenza delle mappe di disparità inferite da un algoritmo stereo o una rete attraverso una rete neurale in grado di auto-adattarsi, ma che può essere utilizzato per qualsiasi tipo di sistema di acquisizione di immagini, in cui è necessario stimare la confidenza nel calcolo della profondità o disparità, determinando così il livello di affidabilità (o incertezza) di ciascun pixel di detta immagine.

APPLICAZIONI:

  • Automotive (guida autonoma);
  • Settore della Computer Vision;
  • Robotica;
  • Realtà aumentata;
  • Ricostruzione 3D.

 

VANTAGGI:

  • Si adatta automaticamente all’ambiente esplorato;
  • Misura non vincolata al sistema stereo impiegato;
  • Elevata affidabilità;
  • Facile implementazione;
  • Competitivo in termini di costi.

 

Pagina pubblicata il: 30 novembre 2020