論文の概要: 3D Pipe Network Reconstruction Based on Structure from Motion with
Incremental Conic Shape Detection and Cylindrical Constraint
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10383v2
- Date: Fri, 3 Jul 2020 04:52:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-19 13:49:10.392056
- Title: 3D Pipe Network Reconstruction Based on Structure from Motion with
Incremental Conic Shape Detection and Cylindrical Constraint
- Title（参考訳）: 円錐形状の漸進的検出と円筒制約を伴う運動構造に基づく3次元パイプネットワーク再構成
- Authors: Sho kagami, Hajime Taira, Naoyuki Miyashita, Akihiko Torii, Masatoshi
Okutomi
- Abstract要約: 単眼内視鏡カメラで撮影した連続画像を用いた3次元管再構築システムを提案する。
我々の研究は、目標形状から与えられる事前制約をバンドル調整に組み込むために、最先端のStructure-from-Motion (SfM) 法を拡張した。
実験では,単眼カメラからより高精度でロバストなパイプマッピングを実現するシステムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.656321204701669
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Pipe inspection is a critical task for many industries and infrastructure of
a city. The 3D information of a pipe can be used for revealing the deformation
of the pipe surface and position of the camera during the inspection. In this
paper, we propose a 3D pipe reconstruction system using sequential images
captured by a monocular endoscopic camera. Our work extends a state-of-the-art
incremental Structure-from-Motion (SfM) method to incorporate prior constraints
given by the target shape into bundle adjustment (BA). Using this constraint,
we can minimize the scale-drift that is the general problem in SfM. Moreover,
our method can reconstruct a pipe network composed of multiple parts including
straight pipes, elbows, and tees. In the experiments, we show that the proposed
system enables more accurate and robust pipe mapping from a monocular camera in
comparison with existing state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: パイプ検査は都市の多くの産業やインフラにとって重要な課題である。
検査中、管面の変形とカメラの位置を明らかにするために、パイプの3D情報を使用することができる。
本稿では,単眼内視鏡カメラで撮影された逐次画像を用いた3次元パイプ再構成システムを提案する。
本研究は,対象形状が与える事前制約をバンドル調整(ba)に組み込むために,最先端のインクリメンタル構造から移動(sfm)する手法を拡張した。
この制約を用いることで、SfMの一般的な問題であるスケールドリフトを最小化することができる。
さらに, 本手法では, ストレートパイプ, 肘, ティーを含む複数部分からなる管網を再構築することができる。
実験では,提案方式が従来手法と比較して,単眼カメラからより高精度でロバストなパイプマッピングを実現することを示す。
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