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车载全景相机的影像匹配和光束法平差 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种针对车载全景影像序列的自动匹配和光束法平差方法.首先在单景鱼眼相机上进行多特征联合的初匹配;然后将同名特征投影到全景相机坐标系,并利用GPS/IMU数据进行粗差剔除和精匹配;再建立全景坐标下的透视投影几何模型,对匹配获得的连接点进行GPS/IMU辅助的光束法区域网平差,根据连接点的距离设定初始权,并通过选权迭代法剔除粗差,获得最终平差结果.试验结果表明,本文所提出的多特征匹配和全景坐标系平差的方法能够很好地处理全景相机的连接点提取和平差问题. 相似文献
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车载移动测图系统外方位元素标定方法 总被引：1，自引：1，他引：0
全景相机因其360°大视场、旋转不变性等优点,逐渐被用于构建车载移动测图系统。标定是保证系统获取精确地理信息数据的重要前提。本文针对全景相机和定位定姿系统(POS)集成的车载移动测图系统,提出一种外方位元素标定的方法。首先,在实际场景中布设高精度已知控制点。其次,构建全景球面模型,将全景影像通过球面投影反变换投影到该球面上,从球面上选择控制点而不是直接从存在扭曲的全景影像上选择控制点并得到其球面坐标。在建立点的相关性之后,结合地理参考绝对定位方程和坐标变换,求得全景相机相对POS的平移与旋转参数。最后,采用本文提出的标定方法,分别选择北京航天城和天津滨海新区进行试验。试验表明,GPS信号良好时,点的绝对定位中误差可达平面10.3cm、高程16.5cm;GPS信号不好时,点的绝对定位中误差为平面35.4cm、高程54.8cm;在较短距离范围内(3km),距离量测相对误差最大为5cm左右,GPS信号对相对量测没有明显影响。 相似文献
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玉兔号安装了一对全景相机,全景相机使用的镜头设计为视场小的长焦距镜头,这种镜头的光线束入射角较小,若采用传统的透视投影模型进行相机检校可能会造成法方程式系数矩阵的病态。针对这一特点,本文提出一种基于正交变换模型的相机检校方法,通过真实数据试验证明,该方法具有很高的精度和稳定性,可以用于对玉兔号月球车的全景相机进行检校。 相似文献
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基于单一传感器的同时定位与地图构建技术已经逐渐不能满足移动机器人、无人机及自动驾驶车辆等智能移动载体日益复杂的应用场景。为了进一步提升移动载体在复杂环境下的定位与建图性能,基于多传感器融合的SLAM技术成为目前研究的热点内容。本文提出了一种基于图优化的紧耦合双目视觉/惯性/激光雷达SLAM方法(S-VIL SLAM),该方法在视觉惯性系统中引入激光雷达原始观测,基于滑动窗口实现了IMU量测、视觉特征及激光点云特征的多源数据联合非线性优化。利用视觉与激光雷达的互补特性设计了视觉增强的激光雷达闭环优化算法,进一步提升了多源融合SLAM系统的全局定位与建图精度。为了验证本文算法的性能,利用自主搭建的集成多传感器的硬件采集平台在室外场景下进行了车载试验。试验结果表明,本文提出的紧耦合双目视觉/惯性/激光雷达里程计相比于紧耦合双目视觉惯性里程计和激光雷达里程计定位定姿性能显著提升,视觉增强的激光雷达闭环优化算法能够在大尺度场景下有效探测出轨迹中的闭环信息,并实现高精度的全局位姿图优化,经过闭环优化的点云地图具有良好的分辨率和全局一致性。 相似文献
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高精度三维测图是室内三维制图的重要支撑,基于三维激光雷达扫描技术的三维测图成本高,需要提前布置标靶,在室内复杂环境中易导致数据不完整;基于图像序列的三维重建建模时间长,易受多种因素影响。针对以上问题,本文将RGB-D SLAM技术应用于室内高精度三维测图中。通过将深度相机与SLAM技术相结合,计算相机位姿并恢复三维空间信息,获取室内三维点云模型,并以目标物实际量测为基准评价密集点云精度。试验结果表明,该方法可快速获取精度较高的三维点云模型,成本低且效率高,能够较好地满足应用需求。 相似文献
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针对现有特征法视觉SLAM只能重建稀疏点云、非关键帧对地图点深度估计无贡献等问题，本文提出一种特征法视觉SLAM逆深度滤波的三维重建方法，可利用视频序列影像实时、增量式地构建相对稠密的场景结构。具体来说，设计了一种基于运动模型的关键帧追踪流程，能够提供精确的相对位姿关系；采用一种基于概率分布的逆深度滤波器，地图点通过多帧信息累积、更新得到，而不再由两帧三角化直接获取；提出一种基于特征法与直接法的后端混合优化框架，以及基于平差约束的地图点筛选策略，可以准确、高效解算相机位姿与场景结构。试验结果表明，与现有方法相比，本文方法具有更高的计算效率和位姿估计精度，而且能够重建出全局一致的较稠密点云地图。 相似文献
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360°全景可称为虚拟现实.目前360°全景制作普遍使用的硬件设备包括:数码单反相机、鱼眼镜头、全景云台以及三角架等.本文以江苏省数字粮食VR技术为例,介绍了一种基于八张鱼眼图像,利用专业软件添加交互热区、漫游工具以及虚拟导视功能,解决了用户浏览时的盲目与不便,最后将其通过网页或者软件集成的方法发布的360°全景制作方法. 相似文献
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针对即时定位与地图构建(SLAM)在室内动态环境下定位精度低和地图效果差的问题,提出一种基于几何约束和目标检测的室内动态SLAM方法. 使用目标检测网络获取语义信息,提出运动物体漏检的方法;根据先验知识,提出准确识别动态区域的信息判定方法;结合几何约束和深度学习方法剔除动态点,利用静态点估计相机位姿;根据存储信息构建可闭环的静态地图. 在TUM数据集上进行实验,定位精度比ORB-SLAM2提高97.5%,相较于其他动态SLAM可取得更好的性能. 在室内真实环境进行实验,构建的静态地图更准确,有效提高了室内动态SLAM的定位精度和地图效果. 相似文献
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多影像空三平差辅助下的车载全景相机严密标定方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前全景相机标定方法的研究现状,提出了一种多影像光束法空三平差辅助下的全景相机内参数严密标定方法。首先建立全景相机标定场,对组成全景相机的每台单相机的内参数进行标定;然后按照预先设计好的摄影参数,旋转摄影获取全景相机在标定场中多个不同摄影方向的影像,利用其中一个摄站的标定影像和物方控制点通过空间后方交会的方法解算单相机之间的初始相对方位元素,即粗标定;最后将所有摄站的标定影像构建区域网并进行光束法空三平差,获取精确的全景相机参数,即严密标定。试验表明,文中提出的全景相机标定方法可以提高标定结果的精度和可靠性,为全景影像的拼接、量测及真彩点云的生成等后续研究和应用奠定可靠的基础。 相似文献
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针对车载全景序列影像的位姿估计问题,该文提出了一种基于角元素和线元素的位姿估计优化方法。根据全景多视几何关系,建立了角元素和线元素多视约束的优化模型,并推导完成模型的位姿求解方法。然后作为初始外方位元素,加入稀疏GPS/INS的相机控制数据约束,采用全景球模型的稀疏光束法平差对位姿估计结果进一步优化。实验选择IP-S2车载移动测量系统获取的全景序列影像,对比分析单视图、全景视图的连续位姿估计、本文方法和GPS/INS控制数据。实验结果表明,该文方法可提高位姿估计的精度,并减少连续位姿估计产生的累计误差。 相似文献
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ABSTRACTThe recent fast development in computer vision and mobile sensor technology such as mobile LiDAR and RGB-D cameras is pushing the boundary of the technology to suit the need of real-life applications in the fields of Augmented Reality (AR), robotics, indoor GIS and self-driving. Camera localization is often a key and enabling technology among these applications. In this paper, we developed a novel camera localization workflow based on a highly accurate 3D prior map optimized by our RGB-D SLAM method in conjunction with a deep learning routine trained using consecutive video frames labeled with high precision camera pose. Furthermore, an AR registration method tightly coupled with a game engine is proposed, which incorporates the proposed localization algorithm and aligns the real Kinetic camera with a virtual camera of the game engine to facilitate AR application development in an integrated manner. The experimental results show that the localization accuracy can achieve an average error of 35?cm based on a fine-tuned prior 3D feature database at 3?cm accuracy compared against the ground-truth 3D LiDAR map. The influence of the localization accuracy on the visual effect of AR overlay is also demonstrated and the alignment of the real and virtual camera streamlines the implementation of AR fire emergency response demo in a Virtual Geographic Environment. 相似文献
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YUAN Xiuxiao 《地球空间信息科学学报》2000,3(1):24-33
1 IntroductionAs is now well known, the high accurate point de-termination with airborne remOe sensing data hasalways ben one of the most fundaxnental prObletns..in aerial photOgrammtry. According to the princi-ple of the geOmtry reversal in photOgramrntry,the interior and exterior orientation elements ofaerial phOtOgraphs must first be known in order toreconstnJct the measuring stereo geometric medels.For the past 60 years, however, the interior orienta-tion parameters of carnera were main… 相似文献
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D. Schneider E. Schwalbe H.-G. Maas 《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》2009,64(3):259-266
The paper focuses on the photogrammetric investigation of geometric models for different types of optical fisheye constructions (equidistant, equisolid-angle, sterographic and orthographic projection). These models were implemented and thoroughly tested in a spatial resection and a self-calibrating bundle adjustment. For this purpose, fisheye images were taken with a Nikkor 8 mm fisheye lens on a Kodak DSC 14n Pro digital camera in a hemispherical calibration room. Both, the spatial resection and the bundle adjustment resulted in a standard deviation of unit weight of 1/10 pixel with a suitable set of simultaneous calibration parameters introduced into the camera model. The camera-lens combination was treated with all of the four basic models mentioned above. Using the same set of additional lens distortion parameters, the differences between the models can largely be compensated, delivering almost the same precision parameters. The relative object space precision obtained from the bundle adjustment was ca. 1:10 000 of the object dimensions. This value can be considered as a very satisfying result, as fisheye images generally have a lower geometric resolution as a consequence of their large field of view and also have a inferior imaging quality in comparison to most central perspective lenses. 相似文献
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AbstractThis work presents a mapping and tracking system based on images to enable a small Unmanned Aerial Vehicle (UAV) to accurately navigate in indoor and GPS-denied outdoor environments. A method is proposed to estimate the UAV’s pose (i.e., the 3D position and orientation of the camera sensor) in real-time using only the on-board RGB camera as the UAV travels through a known 3D environment (i.e., a 3D CAD model). Linear features are extracted and automatically matched between images collected by the UAV’s onboard RGB camera and the 3D object model. The matched lines from the 3D model serve as ground control to estimate the camera pose in real-time via line-based space resection. The results demonstrate that the proposed model-based pose estimation algorithm provides sub-meter positioning accuracies in both indoor and outdoor environments. It is also that shown the proposed method can provide sparse updates to correct the drift from complementary simultaneous localization and mapping (SLAM)-derived pose estimates. 相似文献
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CE-1立体相机与激光高度计数据联合平差 总被引：1，自引：0，他引：1
CE-1三线阵立体相机和激光高度计主要用于获取月球形貌信息.CE-1沿轨运动过程中,可同时获取高分辨率的三线阵扫描影像和高精度的激光测高数据.在分析立体影像与激光高度计数据不一致性的基础上,为提高定位精度,将激光测距数据引入三线阵立体影像光束法平差处理.本文提出一种改进的外定向参数模型,采用3阶Lagrange多项式模型(LPM)建立外定向线元素内插模型,采用四元数球面线性内插建立外定向角元素模型,并根据改进模型建立激光高度计数据与影像数据的联合平差数学模型.试验表明,本文立体相机和激光高度计数据联合平差模型是有效的. 相似文献