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由非专业弱关联影像自动化构建的三维地理空间模型是地理空间信息的重要来源。非专业弱关联影像在三维重建后必须经过地理配准,具有了绝对地理空间坐标系的位置信息及其准确的空间精度信息后,才有可能成为有效的地理空间信息。本文提出了一种以相机GPS模块获取的地理空间坐标为依据的理配准方法,依据影像的地理空间坐标和其三维重建后得到图像空间坐标的空间相似性,考虑GPS实时测量坐标精度较差和高程测量值不稳定的特点,采用RANSAC方法求解二维和三维两种空间变换参数及地理配准结果。利用差分GPS测量的影像位置数据对地理配准的精度进行了分析,给出了位移、旋转和缩放等误差的定量评估结果,分析了产生错误结果的原因。这种地理配准方法对数据采集设备要求低,过程无须人工参与。试验证明,在参与地理配准运算的照片数量较多时,配准结果正确、空间精度较高。 相似文献
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2D地图的建筑物场景结构提取方法及其在城市增强现实中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
城市AR中,场景结构的自动获取,对自适应信息表达具有重要意义,是解决“层叠式”信息表现形式引发的信息指示不明、场景感知混乱等问题的关键步骤。然而,场景结构信息隐藏在场景图像中,直接提取十分困难。2D地图描述了地理实体的位置、轮廓和空间布局,可作为场景结构提取的先验信息。针对城市AR中场景结构获取难、效率低的问题,本文提出一种基于2D地图的建筑物场景结构自动化提取方法。在地理配准的基础上,首先根据2D地图中建筑物的轮廓和属性信息,构建场景图像语义分割的结构线索;然后将其作为过分割处理后场景图像合并的依据,生成多个包含语义信息的图像区域;最后根据图像区域与2D地图中建筑物轮廓之间的映射关系,提取出场景图像中的区域轮廓、场景深度和平面朝向等场景结构信息。试验选取了格拉茨地区32个建筑物场景进行测试。结果表明本文方法能实时地提取建筑物场景结构,且建筑物立面提取的质量明显优于对比方法。提取的场景结构能应用于城市AR多种自适应信息表达方法中,使信息标注更明确,遮挡关系更清晰。 相似文献
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基于位姿传感器的户外ARGIS注册技术 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统基于计算机视觉注册方法的局限性,提出并实践将GPS与位姿传感器进行组合应用于户外环境下增强现实地理信息系统的注册过程。设计了一套在户外注册单元硬件设备系统,推导阐释了实虚融合坐标转换关系,解决了不同设备间涉及的硬件配准集成问题。实验结果表明,该系统的实时性与准确性指标能够达到校园环境下户外注册的技术要求。 相似文献
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探讨了在不使用GCP,仅依靠GNSS动态后处理(PPK)技术获取的具有精确定位的影像实现地理配准,并把基于GNSS实时动态(RTK)技术获取的地理配准成果和通过地面GNSS-RTK技术采集的检查点进行比较.研究分析结果表明在相机校准的前提下,不采用GCP仅依靠GNSS动态后处理(PPK)技术获取的具有精确定位影像的地理配准成果也可以达到cm级定位精度. 相似文献
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利用合成孔径雷达干涉测量技术获取地表三维信息的研究，受到世界各国的广泛关注。高精度复影像配准是InSAR数据处理的关键步骤，其结果直接影响生成干涉相位的质量，进而影响获取数字高程模型的精度。本文采用相干系数法进行粗配准，采用基于相干系数拟合的方法进行精配准，可以实现复影像数据的高精度配准。经机载和星载数据的试验验证，该方法有效可行且运算效率高，具有实用性。 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2020,(5)
点云数据配准是三维激光扫描数据处理中的关键步骤之一,本文结合工程实例,运用不同方法进行点云初始配准,初始配准结果作为ICP算法的初始位姿进行精配准,实验证明,初始位姿对点云的配准精度、速度有一定影响。在工程实践中,提高初始配准精度,是解决ICP算法易陷入局部最优解问题及ICP算法精确配准效率低下问题的有效途径之一。 相似文献
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地理数据的增强现实可视化技术,是地理信息科学可视化的一个重要的发展方向之一。首先,笔者详细地综述了国内外AR技术在GIS可视化领域的应用。针对基于真实视频影像表达地理数据的问题,笔者构建了该可视化系统的概念模型;并以户外山区地形数据和影像数据为基础,详细地阐述了AR技术可视化地理数据的原理和方法;最后,实现了以视频影像为载体的地理数据AR可视化方法。与传统地理数据的可视化方式相比,AR可视化表达方式更简单直观,真实感更强。 相似文献
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基于特征点提取和匹配的点云配准算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对ICP算法配准需要两点云有较好的初始位置否则无法获取准确匹配结果的问题,提出一种新的粗配准算法。调整两片部分重叠点云的初始位置;在求取一点处法向量的基础上,利用点云曲率信息,提取特征点,获取两点云每一特征点处的属性向量;通过相似度函数评价,寻找匹配特征点对进行粗配准。试验表明,该基于特征点提取和匹配的方法可为ICP算法提供良好的点云初始位置,并提高配准精度和可靠性。 相似文献
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多角度成象对于获取多角度遥感数据是非常重要的。在对多角度数据进行分析之前，首先要对多角度图象进行配准。经过配准，可以识别出相同的地面目标。在配准过程中，一个主要的困难是由于观察角度的不同、双向反射变化及大气的影响造成的图象灰度变化。如何解决灰度变化的影响关系到图象的配准精度。我们在该文中介绍一种多角度图象配准过程，包括预处理、基于层次结构的图象灰度相关配准。为了去掉大角度造成的灰度变化，我们用改进的模板匹配进行配准。这种方法的优点是与配准模板灰度均值无关，只与灰度变化程度有关。配准过程中也同时考虑到纹理的变化。整个配准过程是沿着观测角度增大的方向进行的序列图象配准，以提高大角度图象配准精度。最后，图象的纠正采用局部自适应几何纠正以获得较满意的结果。我们用法国ＣＮＥＳ提供的ＰＯＬＤＥＲ飞机模拟多角度图象进行配准，并提取了小麦和水稻等植被的多角度信息。 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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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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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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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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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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提出了一种单视影像下的人脸快速三维重建方案,能够对非可控条件下获取的单幅人脸图像进行有效、快速的三维重建。在三维人脸重建阶段,提出了一种特征动态选择策略,针对待重建人脸图像动态选择合适的2D-3D特征变换子空间,在保证执行效率的同时能显著提高三维人脸模型的重建精度。实验证明,本方法不仅简洁高效,而且对人脸姿态和光照变化具较好的鲁棒性,在WHU-3DFaceData数据库上取得了理想的重建效果。 相似文献
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针对机器人利用单一位姿估计方法累积误差大、精度低的问题,本文提出了一种基于扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和基于点线的最近点迭代扫描匹配算法(PL-ICP)的机器人位姿自适应估计方法。为了减少轮式里程计造成的累积误差,利用Mahony算法对陀螺仪和加速度计进行姿态解算,进而基于扩展卡尔曼滤波融合轮式里程计初步估计机器人位姿;为了减少轮子变形、打滑等对机器人位姿的影响,利用PL-ICP点云匹配算法构建单线激光里程计,对机器人位姿再次进行估计;为了提高位姿估计的准确度,提出了一种基于两种位姿总均方差和前后时刻位姿误差构建累积误差的自适应修正算法,通过分析两种位姿总均方差及前后时刻位姿误差,得到全局最优权重因子和局部动态权重因子,实现累积误差修正因子的自适应调整,得到机器人更精确的位姿估计。试验结果表明,该方法可对机器人的位姿累积误差进行修正,显著提高机器人的位姿估计精度。 相似文献
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多镜头组合型全景相机两种成像模型的定位精度比较 总被引：1，自引：1，他引：0
根据多镜头组合型全景相机的严格成像机理,分析了广泛采用的全景理想成像模型系统误差的来源,推导出误差分布规律,并深入比较了严格成像模型和理想成像模型之间的差异.首先,分析了理想模型的单片物方定位误差和像方后方交会误差,理论公式表明其误差分布和物像间距及视角大小相关;其次,分析了全景立体像对的理想核线误差,并证明误差受像对间的旋转角和Z坐标影响.最后,分别采用室内、外数据对两种模型的空间后方交会、核线模型、光束法平差进行比较分析.试验结果表明,室外条件下由于物距接近于全景投影面、立体影像间旋转角较小等因素,两种模型的差异很小,且都达到了相当于1像素左右的测量精度;在狭窄的室内条件下,由于物距小、旋转角大等因素,严格模型在测量精度上明显优于理想模型. 相似文献