Fugu-MT 論文翻訳(概要): Lidar-Monocular Surface Reconstruction Using Line Segments

論文の概要: Lidar-Monocular Surface Reconstruction Using Line Segments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02761v1
Date: Tue, 6 Apr 2021 19:49:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-08 12:54:40.509623
Title: Lidar-Monocular Surface Reconstruction Using Line Segments
Title（参考訳）: 線分を用いたライダー・モノクル表面の再構成
Authors: Victor Amblard, Timothy P. Osedach, Arnaud Croux, Andrew Speck and John J. Leonard
Abstract要約: LIDARスキャンと画像データの両方で検出される一般的な幾何学的特徴を利用して、2つのセンサからのデータを高レベル空間で処理することを提案する。提案手法は, 高精度な地中真理推定を必要とせず, 最先端のLIDARサーベイに匹敵する結果が得られることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.542669744873386
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Structure from Motion (SfM) often fails to estimate accurate poses in environments that lack suitable visual features. In such cases, the quality of the final 3D mesh, which is contingent on the accuracy of those estimates, is reduced. One way to overcome this problem is to combine data from a monocular camera with that of a LIDAR. This allows fine details and texture to be captured while still accurately representing featureless subjects. However, fusing these two sensor modalities is challenging due to their fundamentally different characteristics. Rather than directly fusing image features and LIDAR points, we propose to leverage common geometric features that are detected in both the LIDAR scans and image data, allowing data from the two sensors to be processed in a higher-level space. In particular, we propose to find correspondences between 3D lines extracted from LIDAR scans and 2D lines detected in images before performing a bundle adjustment to refine poses. We also exploit the detected and optimized line segments to improve the quality of the final mesh. We test our approach on the recently published dataset, Newer College Dataset. We compare the accuracy and the completeness of the 3D mesh to a ground truth obtained with a survey-grade 3D scanner. We show that our method delivers results that are comparable to a state-of-the-art LIDAR survey while not requiring highly accurate ground truth pose estimates.
Abstract（参考訳）: Structure from Motion (SfM) はしばしば、適切な視覚的特徴を持たない環境での正確なポーズを見積もることに失敗する。このような場合、これらの推定の精度に起因した最終3dメッシュの品質が低下する。この問題を解決する一つの方法は、単眼カメラとLIDARのデータを組み合わせることである。これにより、機能のない被験者を正確に表現しながら、詳細なディテールとテクスチャをキャプチャできる。しかし,これら2つのセンサモードの融合は,その特性が根本的に異なるため困難である。画像特徴とLIDAR点を直接融合させるのではなく、LIDARスキャンと画像データの両方で検出される一般的な幾何学的特徴を活用し、2つのセンサからのデータを高次空間で処理できるようにする。特に,LIDARスキャンから抽出した3次元線と画像から検出した2次元線との対応関係について検討した。また、検出および最適化された線分を利用して最終メッシュの品質を向上させる。最近公開されたデータセットであるNewer College Datasetで、我々のアプローチをテストする。本研究では,3Dメッシュの精度と完全度を,サーベイグレードの3Dスキャナーを用いて得られた真実と比較した。提案手法は,高精度な地中真理推定を必要とせず,最先端のLIDARサーベイに匹敵する結果が得られることを示す。

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