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J-GLOBAL ID：201702229489824013   整理番号：17A1744589

リアルタイム3D再構成に基づくUAVの視覚定位【JST・京大機械翻訳】

Instant Dense 3D Reconstruction-Based UAV Vision Localization

著者 (5件)： Chen Baohua (清華大学自動化系,北京,100084) ,  Deng Lei (清華大学自動化系,北京,100084) ,  Chen Zhixiang (清華大学自動化系,北京,100084) ,  Duan Yueqi (清華大学自動化系,北京,100084) ,  Zhou Jie (清華大学自動化系,北京,100084)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 45  号： 6  ページ： 1294-1300  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来の情景マッチング位置決め法は,低いUAVの位置決めに使用されるとき,低い空中画像の視野が小さいため,衛星画像(地理情報を持つ)の撮影角度との差異が大きいため,失敗する。本論文において,3D再構成に基づく無人機の視覚的位置決め方法を提案して,高密度3D点雲画像と衛星画像をマッチングすることによってUAVの位置決めを実現することができた。まず第一に,画像シーケンスに従って,カメラ姿勢を迅速に推定し,次に,複数の深さの画像ノイズ除去と最適化アルゴリズムを用いて,高密度の三次元点雲を生成し,次に,三次元点雲画像を用いて,衛星画像の視点に近い仮想ビューを生成した。最後に,仮想画像を衛星画像と整合させて,UAVの地理的座標を得た。密な三次元点雲には複数枚の画像の情報が含まれているため、カバー面積が大きく、かつ視角を変化させることができるため、上述の二つの問題を有効に克服することができる。実験結果は,提案した方法の有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 衛星利用画像 ,  マッチング ,  画像 ,  無人機 ,  カメラ ,  *定位 ,  地理学 ,  *三次元 ,  *視覚 ,  位置決め
準シソーラス用語： 画像列 ,  雲画像 ,  高密度 ,  空中画像 ,  *3D画像再構成 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： UAV vision localization ,  3D reconstruction ,  SLAM

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： リアルタイム ,  3D再構成 ,  UAV