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多视图几何轻量级三维重建算法

重庆邮电大学学报（自然科学版） 2022年第6期34卷 1005-1012页

作者：杨硕谢晓尧刘嵩贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室贵阳550000

针对现有深度学习三维重建网络内存消耗严重、效率低下的问题,提出了高效的多视图几何三维重建网络(high efficiency multi-view stereo network,H-MVSNet)模型,将原始图片序列和预测的粗略深度图融合,进一步提高最终深度图的质量;构建... 详细信息

针对现有深度学习三维重建网络内存消耗严重、效率低下的问题,提出了高效的多视图几何三维重建网络(high efficiency multi-view stereo network,H-MVSNet)模型,将原始图片序列和预测的粗略深度图融合,进一步提高最终深度图的质量;构建轻量级的特征提取模块和正则化模块,减少提取冗余度;采用由粗到精的策略,建立高效的深度图细化模块,减少计算量。实验表明,H-MVSNet模型在DTU数据集中的精度误差可达0.327 mm,计算一张分辨率为640×480的深度图仅需0.44 s,内存消耗可低至2.46 GB,显著提高了三维重建的精度和准确度。

关键词：三维重建深度图多视图几何端到端网络 L-M算法

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基于多视图几何的无人机单目视觉定位初始化

火力与指挥控制 2024年第1期49卷 80-86页

作者：鹿珂珂王雅平王超吴俊峰海军航空大学山东烟台264001

无人机载单目视觉定位的初始化性能将决定整个无人机视觉导航过程的准确度,针对视觉定位初始化过程中耗时长和初始位姿不准确等问题,提出一种基于多视图几何基本原理,组合运用滑动窗口、三角约束、多点透视成像和光束平差法,实现无人机... 详细信息

无人机载单目视觉定位的初始化性能将决定整个无人机视觉导航过程的准确度,针对视觉定位初始化过程中耗时长和初始位姿不准确等问题,提出一种基于多视图几何基本原理,组合运用滑动窗口、三角约束、多点透视成像和光束平差法,实现无人机视觉定位的快速准确初始化方法,通过在数据集上进行验证,该方法相比经典的算法在时间和初始化精度上取得了更为优异的效果。

关键词：无人机多视图几何视觉定位初始化

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融合语义信息的实时动态视觉SLAM方法

控制工程 2024年

作者：邹彪任伟达朱晓康王宁方腾宋鑫鹏东北大学信息科学与工程学院国网电力空间技术有限公司

大多数视觉SLAM算法均基于静态环境假设，但在实际场景中，动态物体上的特征点会严重影响前端位姿估计的精度。针对这一问题，在ORB-SLAM3算法的基础上，使用Unet语义分割网络和多视图平均重投影误差方法，对图像中存在的动态物体进行... 详细信息

大多数视觉SLAM算法均基于静态环境假设，但在实际场景中，动态物体上的特征点会严重影响前端位姿估计的精度。针对这一问题，在ORB-SLAM3算法的基础上，使用Unet语义分割网络和多视图平均重投影误差方法，对图像中存在的动态物体进行识别和剔除，提高了视觉SLAM算法在动态场景下的鲁棒性和准确性。同时，通过多线程并发运行语义分割和SLAM算法，设计系统多线程时序，使得系统整体吞吐量得到了提高。在TUM公开数据集上的实验结果表明，改进后的算法在RGB-D模式下的定位精度提高了86.6%以上；与其他动态物体去除方法相比，并发处理语义分割和SLAM算法的时序设计，缓解了输入数据阻塞，提高了系统整体实时性。

关键词：视觉SLAM 动态环境语义分割多视图几何 ORB-SLAM3

自标定多视角三维数字图像相关测量方法及其应用

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北京理工大学学报 2024年

作者：程向楠马沁巍马少鹏北京理工大学宇航学院上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院

三维数字图像相关方法具有全场、非接触和观测尺度易调节等优势，是目前科学研究和工程实践中应用广泛的变形场测量手段.在某些工业和国防领域，为了实现对大型复杂结构的全方位三维变形测量，常常需要使用多台摄像机从不同角度进行拍摄... 详细信息

三维数字图像相关方法具有全场、非接触和观测尺度易调节等优势，是目前科学研究和工程实践中应用广泛的变形场测量手段.在某些工业和国防领域，为了实现对大型复杂结构的全方位三维变形测量，常常需要使用多台摄像机从不同角度进行拍摄.由于现场条件限制，这些实验场景中经常难以精确地布置用于相机标定的特殊靶标或标记，这给相机成像参数标定、统一多视角下相机的坐标系、将各个视角下的测量数据有效拼接带来了重大挑战.本研究发展了一种自标定多视角三维数字图像相关测量方法，其利用待测结构自身纹理信息，以基于运动恢复结构算法的自标定方法，解算得到所有相机在世界坐标系中的内外部成像参数，然后结合多视角三角化方法获得世界坐标系中的三维变形场测量结果.本文介绍了自标定多视角三维数字图像相关方法的原理.通过高精度6自由度平台驱动的圆筒平移、旋转实验，以及气囊放气过程变形实验验证了方法的有效性.分析和实验结果表明自标定多视角三维数字图像相关方法在测量时无需进行繁琐的标定操作和坐标系统一操作，可显著简化测量流程，同时还可避免传统方法中多个双目系统拼接接缝和重叠问题，因此本文方法尤其适用于大型复杂工程结构的现场变形测量.

关键词：三维数字图像相关相机自标定运动恢复结构多视图几何

基于YOLACT网络的移动机器人视觉SLAM算法

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福建理工大学学报 2024年第1期22卷 65-73页

作者：桂昊张庆永袁一卿福建理工大学机械与汽车工程学院福建福州350118

提出一种室内动态场景的视觉SLAM算法,引入实例分割网络YOLACT,剔除大部分动态点,利用多视图几何进一步过滤分割掩膜外未被剔除的动态特征点,使用剩余的静态特征点作为相机位姿估计;同时构建点云地图,转换并建立八叉树地图;使用背景修... 详细信息

提出一种室内动态场景的视觉SLAM算法,引入实例分割网络YOLACT,剔除大部分动态点,利用多视图几何进一步过滤分割掩膜外未被剔除的动态特征点,使用剩余的静态特征点作为相机位姿估计;同时构建点云地图,转换并建立八叉树地图;使用背景修复以恢复被剔除动态物体后的背景。为验证算法的有效性,使用TUM数据集测试,并与ORB-SLAM2算法和其他处理动态场景的SLAM算法对比,结果表明,提出的算法在高动态数据集上表现良好。相较于ORB-SLAM2算法,提出的算法在室内动态场景中的定位精度提升93.06%,可应用于后期机器人定位导航使用。

关键词：实例分割网络 SLAM 多视图几何动态场景静态稠密地图

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一种改进的视图几何基本矩阵估计法

计算机与数字工程 2024年第1期52卷 233-239页

作者：夏子山王韦刚吴豪南京邮电大学电子与光学工程学院柔性电子(未来技术)学院南京210023

多视图几何中的基本矩阵估计需要利用准确的对应点,但是图像噪声或光线变化会产生错误匹配,进而严重影响基本矩阵估计的准确度。为提高基本矩阵估计的准确性,文章提出了一种基于对极约束梯度的迭代方法去估计基本矩阵。该方法能在最少... 详细信息

多视图几何中的基本矩阵估计需要利用准确的对应点,但是图像噪声或光线变化会产生错误匹配,进而严重影响基本矩阵估计的准确度。为提高基本矩阵估计的准确性,文章提出了一种基于对极约束梯度的迭代方法去估计基本矩阵。该方法能在最少的迭代次数下迅速剔除两视图匹配过程中的错误匹配点。然后再加入对应点相关性的约束,可以得到最佳对应点集合用于估计基本矩阵。通过在各类不同场景的图像上实验分析可以发现,该方法相比于其他方法估计基本矩阵误差至少降低20%。

关键词：基本矩阵估计多视图几何对极约束计算机视觉

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室内动态环境语义VSLAM应用研究

计算机应用文摘 2024年第14期40卷 86-88页

作者：潘博宇张剑湖南科技大学信息与电气工程学院湖南湘潭411100

针对VSLAM算法在室内动态场景下精度低、鲁棒性差的问题,结合深度学习和多视图几何的方法,首先利用语义分割网络对RGB-D视频流图像进行处理,建立动态对象的先验语义信息,然后针对无先验信息的移动物体进行多视图几何处理,最后使用静态... 详细信息

针对VSLAM算法在室内动态场景下精度低、鲁棒性差的问题,结合深度学习和多视图几何的方法,首先利用语义分割网络对RGB-D视频流图像进行处理,建立动态对象的先验语义信息,然后针对无先验信息的移动物体进行多视图几何处理,最后使用静态特征点进行特征匹配和位姿估计。在慕尼黑工业大学开源的TUM公开数据下进行实验验证,结果显示,在室内动态环境下,该系统相较于ORB-SLAM2和ORB-SLAM3能够更接近真实轨迹,且轨迹的绝对位姿误差显著降低;在高动态环境下,相较于ORB系列算法,平均提升了79.1625%;在低动态环境下,平均提升了12.4125%。

关键词：深度学习多视图几何 ORB-SLAM3

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改进区域增长算法的植株多视图几何重建

中国农业科学 2019年第16期52卷 2776-2786页

作者：肖顺夫刘升平李世娟杜鸣竹吕纯阳刘大众杨菲菲刘航中国农业科学院农业信息研究所

【目的】通过研究3种不同复杂程度植株冠层的三维重建,为更加精准获取植株冠层表型参数提供新方法。【方法】本文首先用单反相机获取3种不同复杂程度植株冠层图片序列,通过三维重建得到各植株稠密点云;随后还原植株点云原始尺度,过滤稠... 详细信息

【目的】通过研究3种不同复杂程度植株冠层的三维重建,为更加精准获取植株冠层表型参数提供新方法。【方法】本文首先用单反相机获取3种不同复杂程度植株冠层图片序列,通过三维重建得到各植株稠密点云;随后还原植株点云原始尺度,过滤稠密点云中的噪声,再使用改进区域增长算法分割植株点云冠层;之后借助激光扫描仪,利用手动测量和激光扫描方法分别从二维和三维两个方面对多视图几何重建的叶片进行精度评价,二维精度评价为叶片长宽的实际测量值分别与激光扫描仪获取的叶片的长宽值和多视图几何重建叶片的长宽值进行统计分析,三维精度评价使用传统的网格对比方法豪斯多夫距离与更加精准的工业级网格3D精度对比检测软件Geomagic Qualify。【结果】多视图几何重建的植株叶片表型信息与手动测量值间的判定系数(R2)均高于0.96,激光扫描方法获取的植株叶片表型信息与手动测量值间的判定系数(R2)均高0.99;多视图几何重建的叶片与激光扫描得到的叶片在0—±1mm偏差范围内的比例大部分达到97%以上;以激光扫描的叶片网格为参考,多视图几何重建的叶片网格的豪斯多夫距离90%以上分布在0—2 mm。本研究的多视图几何重建方法与改进区域增长算法相结合能对不同复杂程度的植株取得比较理想的重建结果。【结论】本文提出的多视图几何方法与改进区域增长算法相结合的重建方法可以弥补区域增长算法的不足,对表面不平滑的植株冠层具有更好的分割效果,适合不同复杂程度植株三维重建,为育种研究获取植株表型提供一定的参考。

关键词：多视图几何三维重建植株区域增长算法数码相机

动态场景下基于语义分割和多视图几何的SLAM技术研究

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动态场景下基于语义分割和多视图几何的SLAM技术研究

作者：李国林哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

移动机器人广泛应用于仓储、自动清扫、货物运输等各个场景,而实时定位与建图是机器人在工作中感知环境信息、自主导航的基础。本文研究的是在动态场景下室内移动机器人的定位问题与环境重建。目的是利用语义信息是机器人能够在动态场... 详细信息

移动机器人广泛应用于仓储、自动清扫、货物运输等各个场景,而实时定位与建图是机器人在工作中感知环境信息、自主导航的基础。本文研究的是在动态场景下室内移动机器人的定位问题与环境重建。目的是利用语义信息是机器人能够在动态场景下更好的进行定位,并对动态场景进行建图。场景中运动物体的检测是动态SLAM的技术重点,传统的视觉SLAM算法进行的位姿状态估计都是建立在静态环境假设的基础上,动态物体的干扰会使定位精度出现很大的误差。为了解决这一问题,本文利用语义分割和多视图几何的方法对图像进行动态物体区域检测,并通过实验证明了这一算法的有效性。准确的姿态估计是移动机器人在未知环境中开展特定工作的基础。为了让移动机器人能在动态场景下也能实时获得准确的姿态,本文设计了适合于动态场景的SLAM算法,将动态物体分割融入到视觉SLAM当中,将改进算法与原始算法在公开数据集进行对比测试。实验结果表明改进的方法可以有效的降低视觉SLAM在动态场景下的定位误差。构建场景地图是视觉SLAM的另一个重要工作,同时也是移动机器人导航避障的基础。本文中运用基于场景分割的构建环境地图的方法,利用一种基于平面拟合的地图分割方式将地图点云分割为地面点云与非地面点云,构建包含非地面信息的八叉树形式的地图。还提出一种基于物体追踪的点云重影消除方法。提出的算法可以有效的提高地图质量,方便机器人进行导航。本文对视觉SLAM在动态场景下的定位精度与地图效果进行了优化。动态物体的识别可以提高视觉SLAM系统的定位精度,采用的构建地图的方案也是一种构建环境地图较好思路,这为应用于室内移动服务机器人的视觉SLAM技术提供了一种参考的方案。

关键词：动态场景语义分割视觉SLAM 多视图几何