鳥瞰図とは
読み: ちょうかんず Bird's-Eye View AI計算資源・大規模モデルの用語
鳥瞰図とは、複数のカメラ画像の特徴を、車の真上に置いた仮想カメラから見た共通の座標系へ投影したもの (BEV)。物・空間・走路をこの座標で取り出す。テスラの特許と BEVFormer の論文が同じ構造を記す。
3段で深く知る — 基礎・高級・投資家視点
1行の定義から、体系解説の該当箇所へそのまま降りられる。抜粋は体系解説でこの語が出てくる箇所から引いた。続きはリンク先にある。
fsd 3. 画像の束を1つの空間に集める — 鳥瞰図・占有格子
カメラの画像は、それぞれ「そのカメラの位置から見た平面」でしかない。8基の画像を別々に処理しても、車の周りに何がどこにあるかは分からない。現在の認識の中核は、全カメラの情報を車の真上に置いた1台の「仮想カメラ」から見た共通の座標系 — 鳥瞰図 (BEV) — に集めてから、物・空間・走路を取り出す構造である。 仮想カメラ — テスラの特許が書く座標系 テスラが2022年8月に出願した特許公開 (US20230057509A1) は、複数のカメラの画像を「調整できる仮想カメラ」の視点へ変換して物体を検出する方法を記す。仮想カメラの高さは対象で変え、歩行者には1.5m、車両には約20mの視点を別々に置く。歩行者は近くで低く、車両は遠くで広く見たほうが精度が出るためで、検出の枝 (ヘッド) も歩行者用と車両用で分ける。2024年2月出願の特許公開 (US20240185445A1) は、周囲を小…
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出典・注記: 第VII部 FSD の新設に伴い採用 (2026-09-13)
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