論文の概要: Constrained Bundle Adjustment for Structure From Motion Using Uncalibrated Multi-Camera Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04145v1
• Date: Fri, 8 Apr 2022 15:53:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-11 13:05:26.673625
• Title: Constrained Bundle Adjustment for Structure From Motion Using Uncalibrated Multi-Camera Systems
• Title（参考訳）: 非校正型マルチカメラシステムによる移動構造制約付きバンドル調整
• Authors: Debao Huang, Mostafa Elhashash, Rongjun Qin
• Abstract要約: 本稿では,これらのカメラが互いに静的であることを考慮し,ベースライン制約を実装したバンドル調整ソリューションを提案する。 システムキャリブレーションのない車両に搭載された2台のGoProカメラのビデオフレームを用いて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8594140167290099
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Structure from motion using uncalibrated multi-camera systems is a challenging task. This paper proposes a bundle adjustment solution that implements a baseline constraint respecting that these cameras are static to each other. We assume these cameras are mounted on a mobile platform, uncalibrated, and coarsely synchronized. To this end, we propose the baseline constraint that is formulated for the scenario in which the cameras have overlapping views. The constraint is incorporated in the bundle adjustment solution to keep the relative motion of different cameras static. Experiments were conducted using video frames of two collocated GoPro cameras mounted on a vehicle with no system calibration. These two cameras were placed capturing overlapping contents. We performed our bundle adjustment using the proposed constraint and then produced 3D dense point clouds. Evaluations were performed by comparing these dense point clouds against LiDAR reference data. We showed that, as compared to traditional bundle adjustment, our proposed method achieved an improvement of 29.38%.
• Abstract（参考訳）: 非対応マルチカメラシステムによる動作からの構造構築は難しい課題である。 本稿では,これらのカメラが静的であることを示すベースライン制約を実装したバンドル調整ソリューションを提案する。 これらのカメラはモバイルプラットフォームに搭載され、非対応で、粗く同期していると仮定します。 そこで本研究では,カメラのビューが重なり合うシナリオを定式化したベースライン制約を提案する。 制約は、異なるカメラの相対運動を静的に保つために、バンドル調整ソリューションに組み込まれる。 システムキャリブレーションのない車両に搭載された2台のgoproカメラのビデオフレームを用いて実験を行った。 この2台のカメラは重なり合う内容を捉えた。 提案する制約を用いてバンドル調整を行い,3次元高密度点雲を作成した。 これらの高密度点雲とLiDAR参照データを比較して評価を行った。 従来のバンドル調整と比較して,提案手法は29.38%の改善を実現した。

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