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J-GLOBAL ID：201502260221646216   整理番号：15A0375359

低空デジタル画像からの高速な地形マッピング

Fast terrain mapping from low altitude digital imagery

著者 (5件)： LUO Yawei (School of Computer science and technology, Huazhong Univ. of Sci. and Technol., Wuhan 430074, CHN) ,  GUAN Tao (School of Computer science and technology, Huazhong Univ. of Sci. and Technol., Wuhan 430074, CHN) ,  WEI Benchang (School of Computer science and technology, Huazhong Univ. of Sci. and Technol., Wuhan 430074, CHN) ,  PAN Hailong (School of Computer science and technology, Huazhong Univ. of Sci. and Technol., Wuhan 430074, CHN) ,  YU Junqing (School of Computer science and technology, Huazhong Univ. of Sci. and Technol., Wuhan 430074, CHN)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 156  ページ： 105-116  発行年： 2015年05月25日 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,固定翼マイクロ航空機(MAV)に対する線形時間実地形復元(RTR)フレームワークを提案した。GPSとIMU信号でラベル付けされたシングルショット空中像を何回かのフライトで固定翼MAVによって得る。次に,それら画像を正確な姿勢推定と3D点を生成するために著者らによる運動からの構造復元(SfM)に流し込む。RTRはそれを空中像からの大規模地形復元により適するようにさせるために,多視点において既存の最先端アルゴリズムVisualSFM[1]を改良した。まず,従来のSfM法と空中センサ(GPS/IMU)からの信号を結合する新しい戦略を提案し,姿勢推定の速度と精度を観察可能に向上させた。次に,適切なベースラインを持つ2つより多いカメラで可視の点を復元するために,遅延付き空中三角測量法を設計した。第3に,空中センサ(GPS/IMU)からの詳細なMAV姿勢情報を持つ,全体で15000以上の画像を含む5つの空中像データ集合も公開した。それらリソースはその分野でのさらなる研究を促進するために,新しいベンチマークとして使うことができる。様々な設定でそれら空中像集合において本アルゴリズムをテストし,RTRが大規模地形復元に対して最先端の性能を提供することを示した。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *ディジタル画像 ,  *空中写真 ,  *航空機 ,  画像復元 ,  地形 ,  *コンピュータビジョン ,  計算機アルゴリズム ,  センサ ,  ベンチマーク ,  評価試験 ,  大規模系 ,  性能評価
準シソーラス用語： *マイクロ航空機 ,  空中センサ ,  *姿勢推定

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  航空機  (QK06000K) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 低空 ,  デジタル画像 ,  地形マッピング