論文の概要: Assessment of Submillimeter Precision via Structure from Motion Technique in Close-Range Capture Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15602v1
- Date: Mon, 23 Sep 2024 23:13:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-26 12:02:22.524351
- Title: Assessment of Submillimeter Precision via Structure from Motion Technique in Close-Range Capture Environments
- Title(参考訳): 近距離捕獲環境における動き解析によるサブミリ精度の評価
- Authors: Francisco Roza de Moraes, Irineu da Silva,
- Abstract要約: 本研究では,SfM法が短距離キャプチャを用いた構造試験のためのサブミリ品質モデルを作成する可能性について検討した。
テストボード上に撮像された画像と、テスト領域に適切に分布するスケールバー(SB)のセットと、80%のオーバーラップ率、垂直および斜め画像の統合により、RMSEの値は約0.1mmを得た。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Creating 3D models through the Structure from Motion technique is a recognized, efficient, cost-effective structural monitoring strategy. This technique is applied in several engineering fields, particularly for creating models of large structures from photographs taken a few tens of meters away. However, discussions about its usability and the procedures for conducting laboratory analysis, such as structural tests, are rarely addressed. This study investigates the potential of the SfM method to create submillimeter-quality models for structural tests, with short-distance captures. A series of experiments was carried out, with photographic captures at a 1-meter distance, using different quality settings: camera calibration model, Scale Bars dispersion, overlapping rates, and the use of vertical and oblique images. Employing a calibration model with images taken over a test board and a set of Scale Bars (SB) appropriately distributed over the test area, an overlap rate of 80 percent, and the integration of vertical and oblique images, RMSE values of approximately 0.1 mm were obtained. This result indicates the potential application of the technique for 3D modeling with submillimeter positional quality, as required for structural tests in laboratory environments.
- Abstract(参考訳): Structure from Motion技術による3Dモデルの作成は、認識され、効率的で、費用対効果の高い構造監視戦略である。
この技術はいくつかの工学分野に適用されており、特に数メートル離れた写真から大きな構造物のモデルを作成するために応用されている。
しかし,その利用性や構造検査などの実験室分析の実施方法についての議論はめったに行われていない。
本研究では,SfM法が短距離キャプチャを用いた構造試験のためのサブミリ品質モデルを作成する可能性について検討した。
カメラキャリブレーションモデル,スケールバーの分散,オーバーラップレート,垂直および斜めの画像の利用など,さまざまな品質設定を用いて,写真撮影を1mの距離で行う一連の実験を行った。
テストボード上に撮像された画像と、テスト領域に適切に分布するスケールバー(SB)のセットと、80%のオーバーラップ率、垂直および斜め画像の統合により、RMSEの値は約0.1mmを得た。
この結果は, 実験室環境における構造試験に必要となるように, 位置品質がサブミリメートル以下の3次元モデリング技術の適用可能性を示している。
関連論文リスト
- Very High-Resolution Bridge Deformation Monitoring Using UAV-based Photogrammetry [0.0]
本研究は, 構造型健康モニタリング(SHM)におけるUAVモニタリングの適合性に疑問を呈するものである。
調査強化コンクリート橋は、グラウンドアンカーを介して予め定義された荷重に曝すことができる。
非常に高解像度の画像ブロックは、制御された負荷の塗布前、中、および後に捕獲された。
表面データ取得の性能を評価するために,高密度画像点雲を計算した。
導入したUAVに基づくモニタリング手法を用いることで、古典的点数やプロファイル測定と対照的に、全領域にわたって変形の定量化が可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-09T08:17:03Z) - Deep Learning based Optical Image Super-Resolution via Generative Diffusion Models for Layerwise in-situ LPBF Monitoring [4.667646675144656]
我々は,ビルドプレートの低解像度画像とビルドプレートの詳細な高解像度光学画像とを関連付けるために,生成的深層学習モデルを実装した。
低解像度Webカメラ画像からビルドプレートの現実的な高解像度画像を生成するために,条件付き潜在確率拡散モデルを訓練した。
また, 印刷部の3次元形状を再現し, 復元した試料の表面粗さを解析する枠組みを設計した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-20T02:59:25Z) - GPU-Accelerated RSF Level Set Evolution for Large-Scale Microvascular Segmentation [2.5003043942194236]
本稿では,地域スケーラブルフィッティング(RSF)レベルセットモデルの改訂と実装を提案する。
これにより、単命令多重データ(SIMD)と単プログラム多重データ(SPMD)並列処理の両方を用いて3次元評価が可能となる。
我々は、最先端イメージング技術を用いて取得した複数のデータセットに対して、この3次元並列RSF手法を用いて、微小血管データを取得することを試みた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-03T15:37:02Z) - Macroscale fracture surface segmentation via semi-supervised learning considering the structural similarity [1.3654846342364308]
セグメンテーション能力に対する構造的類似性の影響を分析するために、3つのデータセットが作成された。
半教師あり学習のための弱強整合正則化を実装した。
提案手法はトレーニングに必要なラベル付き画像の数を6。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-27T08:21:41Z) - Neural Lens Modeling [50.57409162437732]
NeuroLens(ニューロレンス)は、点投影と光線鋳造に使用できる歪みと磁化のための神経レンズモデルである。
古典的なキャリブレーションターゲットを使用してプリキャプチャのキャリブレーションを行うことができ、後に3D再構成の際にキャリブレーションやリファインメントを行うために使用できる。
このモデルは、多くのレンズタイプにまたがって一般化されており、既存の3D再構成とレンダリングシステムとの統合は容易である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-10T20:09:17Z) - Enhancement of Novel View Synthesis Using Omnidirectional Image
Completion [61.78187618370681]
ニューラルレイディアンス場(NeRF)に基づく1枚の360度RGB-D画像から新しいビューを合成する方法を提案する。
実験により,提案手法は実世界と実世界の両方でシーンの特徴を保ちながら,可塑性な新規なビューを合成できることが実証された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-18T13:49:25Z) - Wide-angle Image Rectification: A Survey [86.36118799330802]
広角画像は、基礎となるピンホールカメラモデルに反する歪みを含む。
これらの歪みを補正することを目的とした画像修正は、これらの問題を解決することができる。
本稿では、異なるアプローチで使用されるカメラモデルについて、詳細な説明と議論を行う。
次に,従来の幾何学に基づく画像修正手法と深層学習法の両方について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-30T17:28:40Z) - Kinematic-Structure-Preserved Representation for Unsupervised 3D Human
Pose Estimation [58.72192168935338]
大規模インスタディオデータセットの監視を用いて開発された人間のポーズ推定モデルの一般化可能性については疑問が残る。
本稿では,2対あるいは2対の弱い監督者によって抑制されない,新しいキネマティック構造保存型非教師付き3次元ポーズ推定フレームワークを提案する。
提案モデルでは,前方運動学,カメラ投影,空間マップ変換という3つの連続的な微分可能変換を用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-24T23:56:33Z) - Vid2Curve: Simultaneous Camera Motion Estimation and Thin Structure
Reconstruction from an RGB Video [90.93141123721713]
ワイヤーフレーム彫刻、フェンス、ケーブル、電力線、木の枝などの細い構造は現実世界では一般的である。
従来の画像ベースや深度ベースの再構築手法を用いて3Dデジタルモデルを入手することは極めて困難である。
ハンドヘルドカメラで撮影したカラービデオから,カメラの動きを同時に推定し,複雑な3次元薄膜構造の形状を高品質に再構成する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-07T10:39:20Z) - Multi-View Photometric Stereo: A Robust Solution and Benchmark Dataset
for Spatially Varying Isotropic Materials [65.95928593628128]
多視点光度ステレオ技術を用いて3次元形状と空間的に異なる反射率の両方をキャプチャする手法を提案する。
我々のアルゴリズムは、遠近点光源と遠近点光源に適している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-18T12:26:22Z) - A Two-step Calibration Method for Unfocused Light Field Camera Based on
Projection Model Analysis [8.959346460518226]
提案手法は,方向パラメータセットに対する従来のカメラキャリブレーション手法を再利用することができる。
提案手法の精度とロバスト性は,様々なベンチマーク基準で評価される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-11T10:37:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。