特征点维度的静态场景三维重建运动目标剔除

基于语义分割的图像掩膜方法常用来解决静态场景三维重建任务中运动物体的干扰问题,然而利用掩膜成功剔除运动物体的同时会产生少量无效特征点.针对此问题,提出一种在特征点维度的运动目标剔除方法,利用卷积神经网络获取运动目标信息,并构建特征点过滤模块,使用运动目标信息过滤更新特征点列表,实现运动目标的完全剔除.通过采用地面图像和航拍图像两种数据集以及DeepLabV3、YOLOv4两种图像处理算法对所提方法进行验证,结果表明特征点维度的三维重建运动目标剔除方法可以完全剔除运动目标,不产生额外的无效特征点,且相较于图像掩膜方法平均缩短13.36%的点云生成时间,减小9.93%的重投影误差.

一种结合深度学习的运动重检测视觉SLAM算法

在现实场景中,传统视觉同步定位与建图(SLAM)算法存在静态环境假设的限制。由于运动物体的影响,传统的视觉里程计存在大量误匹配,从而影响整个SLAM算法的运行精度,导致系统无法在现实场景中稳定运行。基于深度学习和多视图几何,提出一种面向室内动态环境的视觉SLAM算法。采用目标检测网络对动态物体进行预检测确定潜在运动对象,根据预检测结果,利用多视图几何完成运动物体重检测,确认实际产生运动的物体并将场景中的对象划分为动态和静态两种状态。基于跟踪线程和局部建图线程,提出一种语义数据关联方法和关键帧选取策略,以减少运动物体对算法精度的影响,提高系统的稳定性。在TUM公开数据集上的实验结果表明,在动态场景下,相较于ORB-SLAM2算法,该算法平均均方根误差降低了40%,与同样具有运动剔除的DynaSLAM算法相比,算法实时性提高10倍以上,且运行速度与精度均明显提高。

基于分块特征检测的全景拼接算法

本文实现了一种基于分块特征检测与运动区域剔除的全景图像拼接算法。首先对视频图像进行网格划分,在各网格区域采用SURF算法进行特征检测,消除弱响应特征点并保证特征分布于全图。然后利用特征跟踪形成匹配特征对,计算图像之间的变换参数矩阵。最后利用前后帧差分法剔除运动区域,融合图像中重叠区域,输出全景图像。实验结果表明,本文使用的算法的准确度高,速度较快,融合后的全景图像效果理想。