論文の概要: Parallel Structure from Motion for UAV Images via Weighted Connected Dominating Set

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11499v1
• Date: Thu, 23 Jun 2022 06:53:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-24 22:44:56.859472
• Title: Parallel Structure from Motion for UAV Images via Weighted Connected Dominating Set
• Title（参考訳）: 重み付き連結ドミネートセットによるUAV画像の運動からの並列構造
• Authors: San Jiang, Qingquan Li, Wanshou Jiang, Wu Chen
• Abstract要約: 本稿では,クラスタマージのための大域的モデルを抽出し,効率よく正確なUAV画像配向を実現するために並列SfMソリューションを設計するアルゴリズムを提案する。 実験の結果,提案した並列SfMは17.4倍の効率向上と相対配向精度が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.17395782758526
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Incremental Structure from Motion (ISfM) has been widely used for UAV image orientation. Its efficiency, however, decreases dramatically due to the sequential constraint. Although the divide-and-conquer strategy has been utilized for efficiency improvement, cluster merging becomes difficult or depends on seriously designed overlap structures. This paper proposes an algorithm to extract the global model for cluster merging and designs a parallel SfM solution to achieve efficient and accurate UAV image orientation. First, based on vocabulary tree retrieval, match pairs are selected to construct an undirected weighted match graph, whose edge weights are calculated by considering both the number and distribution of feature matches. Second, an algorithm, termed weighted connected dominating set (WCDS), is designed to achieve the simplification of the match graph and build the global model, which incorporates the edge weight in the graph node selection and enables the successful reconstruction of the global model. Third, the match graph is simultaneously divided into compact and non-overlapped clusters. After the parallel reconstruction, cluster merging is conducted with the aid of common 3D points between the global and cluster models. Finally, by using three UAV datasets that are captured by classical oblique and recent optimized views photogrammetry, the validation of the proposed solution is verified through comprehensive analysis and comparison. The experimental results demonstrate that the proposed parallel SfM can achieve 17.4 times efficiency improvement and comparative orientation accuracy. In absolute BA, the geo-referencing accuracy is approximately 2.0 and 3.0 times the GSD (Ground Sampling Distance) value in the horizontal and vertical directions, respectively. For parallel SfM, the proposed solution is a more reliable alternative.
• Abstract（参考訳）: 運動からのインクリメンタル構造 (ISfM) は、UAV画像の向き付けに広く用いられている。 しかし、その効率は連続的な制約のために劇的に低下する。 分割・分割戦略は効率改善に利用されてきたが、クラスタマージは困難か、あるいは真剣に設計されたオーバーラップ構造に依存している。 本稿では,クラスタマージのための大域的モデルを抽出し,効率よく正確なUAV画像配向を実現するために並列SfMソリューションを設計するアルゴリズムを提案する。 まず、語彙木検索に基づいてマッチペアを選択し、特徴マッチングの数と分布の両方を考慮してエッジ重みを計算した非指向重み付きマッチグラフを構築する。 第2に、マッチグラフの簡略化と、グラフノード選択におけるエッジ重みを組み込んだグローバルモデルの構築を実現するために、重み付き連結支配集合(wcds)と呼ばれるアルゴリズムが設計されている。 第3に、マッチグラフは同時にコンパクトクラスタと非オーバーラップクラスタに分割される。 並列再構築後、グローバルモデルとクラスタモデルの間の共通の3dポイントの助けを借りてクラスタマージを行う。 最後に,古典斜めの3つのUAVデータセットと近年最適化されたビュー・フォトグラム法を用いて,包括的解析と比較により提案手法の有効性を検証する。 実験の結果,提案する並列sfmは17.4倍の効率向上と配向精度を両立できることがわかった。 絶対baでは、地理参照精度は水平方向と垂直方向のgsd値の約2.0倍と3.0倍である。 並列SfMの場合、提案手法はより信頼性の高い代替手段である。

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