論文の概要: Comparative Study of Vision-Based Metric Measurement for Large-Scale Planar Scenes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.26475v1
- Date: Tue, 26 May 2026 02:32:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-27 17:51:41.58557
- Title: Comparative Study of Vision-Based Metric Measurement for Large-Scale Planar Scenes
- Title（参考訳）: 大規模平面シーンにおける視力測定の比較検討
- Authors: ZhiXin Sun,
- Abstract要約: 本研究は, 実世界の貯水池における平面計測をカメラを用いて検討し, 3つのアプローチを比較した。
単分子領域では、カメラ形状から平面局在モデルが導出され、カメラピッチ角の影響が解析される。
モノクロレンジは十分なピッチ角下でメートルレベルの精度を達成し、ステレオベースレンジはピッチ変動に対する感度を低減してデシメータレベルの精度を達成し、画像縫合は小規模シーンでは有効であるが、シーンサイズが大きくなるにつれて安定性とスケーラビリティが低下する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.484170173286332
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Vision-based metric distance and area measurement remains challenging in large-scale outdoor environments due to long-range sensing, camera zoom, and unstable imaging conditions. This work studies planar metric measurement in a real-world reservoir monitoring scenario using PTZ cameras and compares three representative approaches: geometry-based monocular ranging, image stitching with birds-eye-view transformation, and stereo-based ranging using two jointly calibrated monocular cameras. For monocular ranging, planar localization models are derived from camera geometry and the effect of camera pitch angle is analyzed. Image stitching is investigated for large-area mapping, while a stereo-based scheme is developed for long-range measurement without dedicated stereo hardware. Experiments show clear trade-offs: monocular ranging achieves meter-level accuracy under sufficiently large pitch angles, stereo-based ranging achieves decimeter-level accuracy with reduced sensitivity to pitch variations, and image stitching is effective for small-scale scenes but degrades in stability and scalability as scene size increases.
- Abstract（参考訳）: 遠距離センシング、カメラズーム、不安定な撮像条件により、大規模屋外環境では、視覚に基づく距離と面積の測定は依然として困難である。
本研究は,PTZカメラを用いた実世界の貯水池モニタリングシナリオにおける平面距離測定について検討し,幾何学に基づくモノクラーレンジ,鳥眼ビュー変換による画像縫合,および2つの共同校正モノクラーカメラを用いたステレオベースレンジの3つの代表的なアプローチを比較した。
単分子領域では、カメラ形状から平面局在モデルが導出され、カメラピッチ角の影響が解析される。
画像縫合を大面積マッピングのために検討し, ステレオハードウェアを使わずに長距離計測のためのステレオベーススキームを開発した。
モノクロレンジは十分なピッチ角下でメートルレベルの精度を達成し、ステレオベースレンジはピッチ変動に対する感度を低減してデシメータレベルの精度を達成し、画像縫合は小規模シーンでは有効であるが、シーンサイズが大きくなるにつれて安定性とスケーラビリティが低下する。
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