論文の概要: Real-time dense 3D Reconstruction from monocular video data captured by low-cost UAVs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10515v1
• Date: Wed, 21 Apr 2021 13:12:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-22 19:14:25.804462
• Title: Real-time dense 3D Reconstruction from monocular video data captured by low-cost UAVs
• Title（参考訳）: 低コストUAVによる単眼映像データからのリアルタイム高密度3次元再構成
• Authors: Max Hermann, Boitumelo Ruf, Martin Weinmann
• Abstract要約: リアルタイム3d再構築は,ナビゲーションや緊急時のライブ評価など,多数のアプリケーションにメリットがある環境の高速密マッピングを可能にする。 ほとんどのリアルタイム対応のアプローチとは対照的に、我々のアプローチは明示的な深度センサーを必要としない。 建物周辺を斜め視で飛行する無人航空機(UAV)の自己動作を利用して、選択された画像のカメラ軌道と深度の両方を、十分な新規な内容で推定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3867363075280543
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Real-time 3D reconstruction enables fast dense mapping of the environment which benefits numerous applications, such as navigation or live evaluation of an emergency. In contrast to most real-time capable approaches, our approach does not need an explicit depth sensor. Instead, we only rely on a video stream from a camera and its intrinsic calibration. By exploiting the self-motion of the unmanned aerial vehicle (UAV) flying with oblique view around buildings, we estimate both camera trajectory and depth for selected images with enough novel content. To create a 3D model of the scene, we rely on a three-stage processing chain. First, we estimate the rough camera trajectory using a simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithm. Once a suitable constellation is found, we estimate depth for local bundles of images using a Multi-View Stereo (MVS) approach and then fuse this depth into a global surfel-based model. For our evaluation, we use 55 video sequences with diverse settings, consisting of both synthetic and real scenes. We evaluate not only the generated reconstruction but also the intermediate products and achieve competitive results both qualitatively and quantitatively. At the same time, our method can keep up with a 30 fps video for a resolution of 768x448 pixels.
• Abstract（参考訳）: リアルタイム3d再構築は,ナビゲーションや緊急時のライブ評価など,多数のアプリケーションにメリットがある環境の高速密マッピングを可能にする。 ほとんどのリアルタイム対応のアプローチとは対照的に、我々のアプローチは明示的な深度センサーを必要としない。 その代わり、私たちはカメラからの動画ストリームと固有のキャリブレーションにのみ依存しています。 建物周辺の斜め視で飛行する無人航空機 (uav) の自動を生かして, カメラの軌跡と深度を, 十分な新規コンテンツで推定した。 シーンの3Dモデルを作成するには、3段階の処理チェーンに依存します。 まず,同時ローカライゼーション・マッピング(slam)アルゴリズムを用いて,粗いカメラの軌跡を推定する。 適切な星座が見つかると、Multi-View Stereo(MVS)アプローチを用いて画像の局所バンドルの深さを推定し、この深さをグローバルなサーベイルベースモデルに融合する。 評価には,合成シーンと実シーンのいずれにおいても,さまざまな設定の55の映像シーケンスを用いた。 生成した再構成だけでなく中間生成物も評価し,質的かつ定量的に競合結果を得る。 同時に、768x448ピクセルの解像度で30fpsの動画を撮影できる。

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