Найти

Результаты поиска

• ДЕТЕКТИРОВАНИE ВЫБРОСОВ В МЕТОДЕ ПРЯМОЙ СТЕРЕО-ВИЗУАЛЬНОЙ ОДОМЕТРИИ НА БАЗЕ ИЕРАРХИЧЕСКОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ

  П. А. Пантелюк

  2021-07-18

  Аннотация ▼

  Представляется подход к стерео-визуальной одометрии без явного вычисления оп-
  тического потока. Визуальная одометрия – метод получения навигационной информации
  путем обработки последовательности кадров с бортовых камер. Существует два подхода
  к обработке видеоинформации – используя хорошо локализуемые участки изображения –
  признаковые точки и используя все высококонтрастные пиксели – прямой метод. Прямой
  метод работает, используя интенсивности всех высококонтрастных пикселей изображе-
  ния, что позволяет снизить вычислительную сложность, затраченную на поиск, описание,
  сопоставление признаковых точек и повысить точность оценки движения. Однако мето-
  ды подобного класса обладают недостатком – наличие движущихся объектов в кадре су-
  щественно снижают точность оценки параметров движения. Для избегания этого приме-
  няются методы детектирования выбросов. Классические методы детектирования выбро-
  сов во входных данных, такие как RANSAC плохо применимы, и имеют высокие вычисли-
  тельны затраты из-за вычислительно сложной функции рейтингования гипотез. Целью
  данной работы является описание и демонстрация подхода детектирования выбросов на
  базе алгоритма иерархической кластеризации, который выделяет статистически наибо-
  лее вероятное решение, минуя этап рейтингования каждой гипотезы, что значительно
  снижает вычислительную сложность. Для иерархической кластеризации предлагается
  мера расстояния между гипотезами с низкой чувствительностью к ошибкам оценки пара-
  метров движения. Также предлагается расширение алгоритма стерео-визуальной одо-
  метрии для работы в более сложных условиях видимости благодаря переходу от интен-
  сивностного представления изображения к многоканальному бинарному. Перевод изобра-
  жения к многоканальному бинарному представлению дает инвариантность к изменениям
  яркости изображения, однако, требует модификации алгоритмов нелинейной оптимиза-
  ции для работы с бинарными дескрипторами. В результате работы показано, что пред-
  ложенный алгоритм детектирования выбросов способен работать в реальном масштабе
  времени на мобильных устройствах, и может служить менее ресурсоёмкой заменой алго-
  ритма RANSAC в задачах визуальной одометрии и выселения оптического потока. Качест-
  венные метрики предложенного решения демонстрируются на датасете KITTI. Приведе-
  ны зависимости качества работы алгоритма от параметров алгоритма.