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ドアの回転中心の近くに取り付けられたモノカメラを使用して、深度測定である種のオブジェクト検出を実装しようとしています。基本的な考え方は、ドアの前 (スイングアップ時) の物体を検出し、ドアが完全に開かない場合に衝突警告を生成することです。

私が対処しなければならないいくつかの問題があります：

  • わずかな動き: カメラは 0° から 90° まで回転し、限られた移動しかありません (カメラの位置による)。
  • カメラのレンズは魚眼レンズです (AOV ~ 100° 垂直および 180° 水平)

私が試したこと：

  • モーションからの構造:

    完全なシーケンス (0° から 90° までの回転) を使用しても、非常に悪いシーンの再構成しか得られません。カメラの動きが小さいため、このアプローチで良い結果を得るのは本当に難しいと思います (特に、衝突警告に関しては完全なビデオ シーケンスを使用できないため)。

  • 疑似ステレオ再構成:

    連続した 2 つの画像を使用し、それらを修正して、視差マップを生成しようとしました。ほとんどの場合、エピポールが画像内にあり、修正時に大量の歪みが発生します。しかし、エピポールが画像の外側にある場合でも (修正は可能です)、視差マップは使用できません (フラグメント、特徴的な構造はありません)。

誰かが私がここで試すことができるアイデアを持っていれば幸いです。多分オプティカルフローはここに適していますか？

また、解決策が実際には不可能な場合のある種の (数学的) 証明にも興味があります。SfM のようなアルゴリズムで良好な再構成結果を得るために必要な最小限の動きはありますか? SfM では、翻訳は回転より優れていますか?

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なぜこれが非常に難しいのか、あなたはすでに理解していると思います。追加のシーン依存のヒント/手がかりがなければ、回転のみの再構成は不可能です。

屋内環境の仮定を使用して単一の画像から 3D 再構成を行う次の論文をご覧になることをお勧めします。

E. Delage, Honglak Lee, and A.Y. Ng. A dynamic bayesian network model
for autonomous 3d reconstruction from a single indoor image. In Computer
Vision and Pattern Recognition, 2006 IEEE Computer Society Conference
on, volume 2, pages 2418?2428, 2006.

おそらく最良の解決策は、カメラの取り付けを変更して、ヒンジの回転が平行移動にも適用されるようにすることです。

于 2015-10-13T14:05:22.620 に答える