High precision monocular visual odometry

Extrair informação de profundidade a partir de imagens bidimensionais é um importante problema na área de visão computacional. Diversas aplicações se beneficiam desta classe de algoritmos tais como: robótica, a indústria de entretenimento, aplicações médicas para diagnóstico e confecção de próteses...

ver descrição completa

Detalhes bibliográficos
Autor: Pereira, Fabio Irigon
Formato: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2018
País:Brasil
Recursos:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
Repositorio:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Idioma:inglés
OAI Identifier:oai:www.lume.ufrgs.br:10183/183233
Acesso em linha:http://hdl.handle.net/10183/183233
Access Level:acceso abierto
Palavra-chave:Visão computacional
Odometria visual
Microeletrônica
Computer Vision
3D
Visual SLAM
Visual Odometry
Descrição
Resumo:Extrair informação de profundidade a partir de imagens bidimensionais é um importante problema na área de visão computacional. Diversas aplicações se beneficiam desta classe de algoritmos tais como: robótica, a indústria de entretenimento, aplicações médicas para diagnóstico e confecção de próteses e até mesmo exploração interplanetária. Esta aplicação pode ser dividida em duas etapas interdependentes: a estimação da posição e orientação da câmera no momento em que a imagem foi gerada, e a estimativa da estrutura tridimensional da cena. Este trabalho foca em técnicas de visão computacional usadas para estimar a trajetória de um veículo equipado com uma câmera, problema conhecido como odometria visual. Para obter medidas objetivas de eficiência e precisão, e poder comparar os resultados obtidos com o estado da arte, uma base de dados de alta precisão, bastante utilizada pela comunidade científica foi utilizada. No curso deste trabalho novas técnicas para rastreamento de detalhes, estimativa de posição de câmera, cálculo de posição 3D de pontos e recuperação de escala são propostos. Os resultados alcançados superam os mais bem ranqueados trabalhos na base de dados escolhida até o momento da publicação desta tese.