语义算法相机

① 拍照可以说捕捉吗

拍照在一定语境下可以说捕捉。
1. 从语义关联角度：“捕捉”有抓住、获取的意思，拍照的过程就是运用相机等设备获取影像，从这个层面讲，说“捕捉画面”“捕捉瞬间”，和拍照要记录特定场景、时刻的目的相契合，强调抓住某个稍纵即逝的精彩瞬间，用“捕捉”很形象。比如捕捉运动员冲刺的瞬间，很好地体现了拍照抓取关键画面的特点。
2. 从习惯表达角度：在摄影领域及日常交流中，“捕捉”已成为描述拍照行为的常用词汇。人们常说捕捉美丽的风景、捕捉孩子纯真的笑容等。这种表达丰富了语言的表现力，让描述拍照行为更具动态感和艺术感，所以拍照可以用“捕捉”来表述 。

② RoadMap:一种用于自动驾驶视觉定位的轻质语义地图（ICRA2021）

精确的定位对于自主驾驶任务至关重要。本文介绍了一种轻量级语义地图解决方案，专为自动驾驶视觉定位设计，旨在降低高精度地图构建与动态更新的成本。该系统采用低成本相机与紧凑型视觉语义地图，通过众包方式生成与更新地图。

系统由三个部分组成：本地端建图、云上地图维护与用户端定位。首先，配备传感器丰富的车辆收集数据，进行语义特征提取并上传至云端。云端合并多车辆数据，实时更新全局语义地图。地图随后被压缩并分发至生产型汽车，用于车辆定位。

实验验证了所提出的地图性能，与其他算法相比，其平均大小仅为36kb/km。系统采用新颖框架，实现可靠与实用的自主驾驶定位解决方案，同时提出未来工作方向，考虑扩展更多三维语义特征用于定位。

系统优化包括本地地图构建、云上地图合并与更新，以及终端用户定位。本地端通过分割网络提取语义特征，投射到车辆坐标系下，构建本地语义地图。云上地图通过轮廓提取进行压缩，最终发布给用户端。终端用户下载地图，进行解码与定位。

定位过程依赖车载地图与终端定位，实现精确鲁棒的定位效果。实验数据显示，基于视觉的定位性能优于基于激光雷达的解决方案。

系统关键贡献在于提出新颖框架，利用传感器丰富的车辆为低成本汽车提供定位支持，同时通过真实世界实验验证其实用性。未来工作将探索扩展三维语义特征，进一步提升定位精度与可靠性。