In this paper we introduce a new camera localization strategy designed for image sequences captured in challenging industrial situations such as industrial parts inspection. To deal with peculiar appearances that hurt standard 3D reconstruction pipeline, we exploit pre-knowledge of the scene by selecting key frames in the sequence (called as anchors) which are roughly connected to a certain location. Our method then seek the location of each frame in time-order, while recursively updating an augmented 3D model which can provide current camera location and surrounding 3D structure. In an experiment on a practical industrial situation, our method can localize over 99% frames in the input sequence, whereas standard localization methods fail to reconstruct a complete camera trajectory.


翻译:在本文中,我们引入了一种新的相机定位战略,用于在具有挑战性的工业环境(如工业部件检查)中拍摄图像序列。为了应对伤害标准 3D 重建管道的特殊外观,我们利用预知现场的方法,选择与某个地点大致相连的序列(称为锚)键框架。然后,我们的方法是按时间顺序查找每个框架的位置,同时反复更新一个强化的3D模型,该模型可以提供当前的相机位置和周围的3D结构。在一次关于实际工业形势的实验中,我们的方法可以在输入序列中将99%以上的框架本地化,而标准本地化方法无法重建完整的相机轨迹。

0
下载
关闭预览

相关内容

在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识. 而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行标定, 即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息。 物体三维重建是计算机辅助几何设计(CAGD)、计算机图形学(CG)、计算机动画、计算机视觉、医学图像处理、科学计算和虚拟现实、数字媒体创作等领域的共性科学问题和核心技术。在计算机内生成物体三维表示主要有两类方法。一类是使用几何建模软件通过人机交互生成人为控制下的物体三维几何模型,另一类是通过一定的手段获取真实物体的几何形状。前者实现技术已经十分成熟,现有若干软件支持,比如:3DMAX、Maya、AutoCAD、UG等等,它们一般使用具有数学表达式的曲线曲面表示几何形状。后者一般称为三维重建过程,三维重建是指利用二维投影恢复物体三维信息(形状等)的数学过程和计算机技术,包括数据获取、预处理、点云拼接和特征分析等步骤。
专知会员服务
31+阅读 · 2021年6月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
三维重建 3D reconstruction 有哪些实用算法?
极市平台
13+阅读 · 2020年2月23日
异常检测论文大列表:方法、应用、综述
专知
126+阅读 · 2019年7月15日
视频目标检测:Flow-based
极市平台
22+阅读 · 2019年5月27日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】(TensorFlow)SSD实时手部检测与追踪(附代码)
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年12月5日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
5+阅读 · 2018年3月30日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
31+阅读 · 2021年6月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
三维重建 3D reconstruction 有哪些实用算法?
极市平台
13+阅读 · 2020年2月23日
异常检测论文大列表:方法、应用、综述
专知
126+阅读 · 2019年7月15日
视频目标检测:Flow-based
极市平台
22+阅读 · 2019年5月27日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】(TensorFlow)SSD实时手部检测与追踪(附代码)
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年12月5日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员