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Dieser Beitrag befasst sich mit der effizienten Auswertung von Bildfolgen künstlich sehender Fahrzeuge. Eingebunden in den Regelkreis autonomer, teil-autonomer oder assistierender Fahrzeuge ist die Echtzeitfähigkeit der Auswertung ein wesentliches Kriterium für die Leistungsbewertung des Sichtsystems. Moderne parallele Rechenarchitekturen wie GPUs erlauben eine Verarbeitung von tausend und mehr gleichzeitigen Verarbeitungsfäden. Dazu müssen die Algorithmen aber in einfache, wiederkehrende Teilaufgaben mit lokalem Datenhorizont aufgespaltet werden. Wir erreichen dies durch eine lokale Interpretation von Bild-zu-Bild-Verschiebungen (Optischer Fluss) und zeigen Anwendungen für visuelle Odometrie, Bewegungsstereo und Objektsegmentierung.

Parallelisierte Approximation des Optischen Flusses in Bildfolgen künstlich sehender Fahrzeuge