密集跟踪,映射和场景标记使用深度相机

IF 0.9 Q3 ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY Revista Facultad De Ingenieria-universidad De Antioquia Pub Date : 2018-03-27 DOI:10.17533/UDEA.REDIN.N86A07
Andrés Díaz-Toro, Lina María Paz-Pérez, Pedro Piniés-Rodríguez, Eduardo Caicedo-Bravo
{"title":"密集跟踪,映射和场景标记使用深度相机","authors":"Andrés Díaz-Toro, Lina María Paz-Pérez, Pedro Piniés-Rodríguez, Eduardo Caicedo-Bravo","doi":"10.17533/UDEA.REDIN.N86A07","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Presentamos un sistema de localizacion con informacion densa, reconstruccion 3D, y deteccion de objetos en ambientes tipo escritorio, usando una camara de profundidad; el sensor Kinect. La camara se mueve manualmente mientras se estima su posicion, y se construye un modelo denso con informacion de color de la escena que se actualiza permanentemente. El usuario puede, alternativamente, acoplar el modulo de deteccion de objetos (YOLO: you only look once [1]) para detectar y propagar al modelo informacion de categorias de objetos comunmente encontrados sobre escritorios, como monitores, teclados, libros, vasos y laptops, obteniendo un modelo con color asociado a la categoria del objeto. La posicion de la camara es estimada usando una tecnica modelo-frame con el algoritmo iterativo de punto mas cercano (ICP, iterative closest point) con resolucion en niveles, logrando una trayectoria libre de deriva, robustez a movimientos rapidos de la camara y a condiciones variables de luz. Simultaneamente, los mapas de profundidad son fusionados en una estructura volumetrica desde las posiciones estimadas de la camara. Para visualizar una representacion explicita de la escena se emplea el algoritmo marching cubes. Los algoritmos de localizacion, fusion, marching cubes y deteccion de objetos fueron implementados usando hardware para procesamiento grafico con el fin de mejorar el desempeno del sistema. Se lograron resultados sobresalientes en la posicion de la camara, alta calidad en la geometria y color del modelo, estabilidad del color usando el modulo de deteccion de objetos (robustez a detecciones erroneas) y manejo exitoso de multiples instancias de la misma categoria","PeriodicalId":21428,"journal":{"name":"Revista Facultad De Ingenieria-universidad De Antioquia","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.9000,"publicationDate":"2018-03-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"3","resultStr":"{\"title\":\"Dense tracking, mapping and scene labeling using a depth camera\",\"authors\":\"Andrés Díaz-Toro, Lina María Paz-Pérez, Pedro Piniés-Rodríguez, Eduardo Caicedo-Bravo\",\"doi\":\"10.17533/UDEA.REDIN.N86A07\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Presentamos un sistema de localizacion con informacion densa, reconstruccion 3D, y deteccion de objetos en ambientes tipo escritorio, usando una camara de profundidad; el sensor Kinect. La camara se mueve manualmente mientras se estima su posicion, y se construye un modelo denso con informacion de color de la escena que se actualiza permanentemente. El usuario puede, alternativamente, acoplar el modulo de deteccion de objetos (YOLO: you only look once [1]) para detectar y propagar al modelo informacion de categorias de objetos comunmente encontrados sobre escritorios, como monitores, teclados, libros, vasos y laptops, obteniendo un modelo con color asociado a la categoria del objeto. La posicion de la camara es estimada usando una tecnica modelo-frame con el algoritmo iterativo de punto mas cercano (ICP, iterative closest point) con resolucion en niveles, logrando una trayectoria libre de deriva, robustez a movimientos rapidos de la camara y a condiciones variables de luz. Simultaneamente, los mapas de profundidad son fusionados en una estructura volumetrica desde las posiciones estimadas de la camara. Para visualizar una representacion explicita de la escena se emplea el algoritmo marching cubes. Los algoritmos de localizacion, fusion, marching cubes y deteccion de objetos fueron implementados usando hardware para procesamiento grafico con el fin de mejorar el desempeno del sistema. Se lograron resultados sobresalientes en la posicion de la camara, alta calidad en la geometria y color del modelo, estabilidad del color usando el modulo de deteccion de objetos (robustez a detecciones erroneas) y manejo exitoso de multiples instancias de la misma categoria\",\"PeriodicalId\":21428,\"journal\":{\"name\":\"Revista Facultad De Ingenieria-universidad De Antioquia\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":0.9000,\"publicationDate\":\"2018-03-27\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"3\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Revista Facultad De Ingenieria-universidad De Antioquia\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.17533/UDEA.REDIN.N86A07\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"Q3\",\"JCRName\":\"ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Revista Facultad De Ingenieria-universidad De Antioquia","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.17533/UDEA.REDIN.N86A07","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q3","JCRName":"ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY","Score":null,"Total":0}
引用次数: 3

摘要

我们提出了一个定位系统,在桌面环境中使用深度摄像机进行密集的信息、3D重建和物体检测;Kinect传感器。相机在估计其位置时手动移动,并建立一个密集的模型,其中包含场景的颜色信息,并不断更新。用户可以,或者,对接模块(他回家现在对象:you only look成为十一[1])来检测对象和传播模式信息categorias加尔发现桌面之上,如显示器、键盘和血管、书籍,获得相关机型颜色对象的下层阶级。相机的位置是使用模型-帧技术与迭代最近点算法(ICP,迭代最近点)与水平分辨率,实现无漂移路径,鲁棒的相机快速运动和可变的光条件。同时,深度图从相机的估计位置融合到体积结构中。为了可视化场景的显式表示,使用了行进立方体算法。利用图形处理硬件实现了定位、融合、行进立方体和对象检测算法,提高了系统性能。在相机定位、高质量的几何形状和模型颜色、使用对象检测模块的颜色稳定性(对错误检测的鲁棒性)和成功处理同一类别的多个实例方面取得了优异的成绩
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
Dense tracking, mapping and scene labeling using a depth camera
Presentamos un sistema de localizacion con informacion densa, reconstruccion 3D, y deteccion de objetos en ambientes tipo escritorio, usando una camara de profundidad; el sensor Kinect. La camara se mueve manualmente mientras se estima su posicion, y se construye un modelo denso con informacion de color de la escena que se actualiza permanentemente. El usuario puede, alternativamente, acoplar el modulo de deteccion de objetos (YOLO: you only look once [1]) para detectar y propagar al modelo informacion de categorias de objetos comunmente encontrados sobre escritorios, como monitores, teclados, libros, vasos y laptops, obteniendo un modelo con color asociado a la categoria del objeto. La posicion de la camara es estimada usando una tecnica modelo-frame con el algoritmo iterativo de punto mas cercano (ICP, iterative closest point) con resolucion en niveles, logrando una trayectoria libre de deriva, robustez a movimientos rapidos de la camara y a condiciones variables de luz. Simultaneamente, los mapas de profundidad son fusionados en una estructura volumetrica desde las posiciones estimadas de la camara. Para visualizar una representacion explicita de la escena se emplea el algoritmo marching cubes. Los algoritmos de localizacion, fusion, marching cubes y deteccion de objetos fueron implementados usando hardware para procesamiento grafico con el fin de mejorar el desempeno del sistema. Se lograron resultados sobresalientes en la posicion de la camara, alta calidad en la geometria y color del modelo, estabilidad del color usando el modulo de deteccion de objetos (robustez a detecciones erroneas) y manejo exitoso de multiples instancias de la misma categoria
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
CiteScore
2.00
自引率
0.00%
发文量
27
审稿时长
2 months
期刊介绍: Revista Facultad de Ingenieria started in 1984 and is a publication of the School of Engineering at the University of Antioquia. The main objective of the journal is to promote and stimulate the publishing of national and international scientific research results. The journal publishes original articles, resulting from scientific research, experimental and or simulation studies in engineering sciences, technology, and similar disciplines (Electronics, Telecommunications, Bioengineering, Biotechnology, Electrical, Computer Science, Mechanical, Chemical, Environmental, Materials, Sanitary, Civil and Industrial Engineering). In exceptional cases, the journal will publish insightful articles related to current important subjects, or revision articles representing a significant contribution to the contextualization of the state of the art in a known relevant topic. Case reports will only be published when those cases are related to studies in which the validity of a methodology is being proven for the first time, or when a significant contribution to the knowledge of an unexplored system can be proven. All published articles have undergone a peer review process, carried out by experts recognized for their knowledge and contributions to the relevant field. To adapt the Journal to international standards and to promote the visibility of the published articles; and therefore, to have a greater impact in the global academic community, after November 1st 2013, the journal will accept only manuscripts written in English for reviewing and publication. Revista Facultad de Ingeniería –redin is entirely financed by University of Antioquia Since 2015, every article accepted for publication in the journal is assigned a DOI number.
期刊最新文献
Use and effect of fly ash in concrete: A literature review Explicit pipe friction factor equations: evaluation, classification, and proposal Spatial distribution of δ18O in rainwater and groundwater to identify areas of recharge in the Colombian Northwest Water pollution index of high Andean micro-basin of the Chumbao River, Andahuaylas, Peru Esterification of levulinic acid via catalytic and photocatalytic processes using fluorinated titanium dioxide materials
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1