Önvezető rendszerek fejlesztése az ELTE Informatikai Karán – Nyílt Nap 2023.01.20.

Computer Vision Research at the ELTE Faculty of Informatics

GCVG bemutatkozó videó

Relative planar motion for vehicle-mounted cameras from a single affine correspondence
ICRA 2020

Least-squares Optimal Relative Planar Motion for Vehicle-mounted Cameras
ICRA 2020

Automatic LiDAR-camera calibration using a spherical target
Conference talk ICRA 2020, Tóth et. al.

Sphere reconstruction and back-projection of 3D points
ICRA 2020, Tóth et. al.

Colorized point cloud – LiDAR-camera Calibration in a Uniaxial 1-DoF Sensor System
Tófalvi et. al.

5cam cropped

5cam outside

2points method
w/ ELTECar

2points method 5points used
w/ ELTECar

5 points method
w/ ELTECar

Dense optical flow kalman filter
w/ ELTECar

Valós idejű LiDARfeldolgozás
w/ ELTECar

Explore More

Háromdimenziós érzékelés járműre rögzített szenzorok segítségével – avagy hogyan lát egy önvezető autó?

Alighanem mindenki látott már sofőr nélkül közlekedő, önvezető járműveket tudományos-fantasztikus filmekben. Szakértők még 15-20 éve is úgy gondolták, hogy az ilyen közlekedési eszközök mára mindennaposak lesznek. Bár az autógyártók egyre

Awards from NJSZT KÉPAF Conference

We are proud to announce that members of our research group won two awards at KEPAF 2025 – 15th Conference of the Hungarian Association for Image Analysis and Pattern Recognition.

ELTECar: Real-time Sensor Data Recording and Processing for an Autonomous Vehicle

Our colleagues have published a paper at GRAFGEO2024 which overviews how ELTECar can be applied to save traffic situations recorded by different vehicle-mounted sensors.   A client-server approach for MS