基于运动和单目深度信息的KITTI基准速度评估

作者：Róbert-Adrian Rill

摘要：在本技术报告中，我们使用最先进的基于深度神经网络的光流和单视深度预测方法，研究了KITTI基准测试中自我车辆的速度估算。 使用简单直观的方法并逼近单个比例因子，我们评估了深度网络的几种应用方案，并制定了有意义的结论，例如：将深度信息与光流相结合，提高了速度估算精度，而不是单独使用光流; 深度神经网络方法的质量影响速度估计性能; 使用较小作物宽幅图像产生的深度和光流会降低性能。 考虑到这些观察结果，我们使用单眼图像作为KITTI基准记录的输入，实现了车速估计小于1 m / s的RMSE。 还讨论了限制和可能的未来方向。

原文标题：Speed estimation evaluation on the KITTI benchmark based on motion and monocular depth information

原文链接：https://arxiv.org/abs/1907.06989