論文の概要: MBA-VO: Motion Blur Aware Visual Odometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13684v1
• Date: Thu, 25 Mar 2021 09:02:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-26 20:51:10.252405
• Title: MBA-VO: Motion Blur Aware Visual Odometry
• Title（参考訳）: MBA-VO:視覚オドメトリーを意識したモーションブラインド
• Authors: Peidong Liu, Xingxing Zuo, Viktor Larsson and Marc Pollefeys
• Abstract要約: 運動のぼかしは視覚計測法に残る主要な課題の1つである。 露光時間が長い低照度条件では、比較的遅いカメラの動きでも動きのぼやけが現れます。 露光時間内にカメラの局所軌道をモデル化し,推定する,直接的なアプローチによる新しいハイブリッド視覚オドメトリーパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.56896875807635
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Motion blur is one of the major challenges remaining for visual odometry methods. In low-light conditions where longer exposure times are necessary, motion blur can appear even for relatively slow camera motions. In this paper we present a novel hybrid visual odometry pipeline with direct approach that explicitly models and estimates the camera's local trajectory within the exposure time. This allows us to actively compensate for any motion blur that occurs due to the camera motion. In addition, we also contribute a novel benchmarking dataset for motion blur aware visual odometry. In experiments we show that by directly modeling the image formation process, we are able to improve robustness of the visual odometry, while keeping comparable accuracy as that for images without motion blur.
• Abstract（参考訳）: 運動のぼかしは視覚計測法に残る主要な課題の1つである。 長時間露光が必要な低照度環境では、比較的遅いカメラの動きであっても動きのぼかしが現れる。 本稿では,露光時間内にカメラの局所軌跡を明示的にモデル化し,推定する,直接的アプローチのハイブリッドなビジュアルオドメトリーパイプラインを提案する。 これにより、カメラの動きによって生じる動きのぼやけを積極的に補うことができます。 また,動きのぼかしを意識した視覚計測のための新しいベンチマークデータセットも提案する。 実験では、画像形成過程を直接モデル化することにより、動きのぼやけのない画像と同等の精度を保ちながら、視覚計測の堅牢性を向上させることができることを示す。

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