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J-GLOBAL ID：202102236397257820   整理番号：21A1141265

水中視覚自己運動推定のための深層学習ベースキーポイント除去システム【JST・京大機械翻訳】

Deep learning based keypoint rejection system for underwater visual ego-motion estimation

著者 (3件)： Leonardi Marco (Department of Engineering Cybernetics, Centre for Autonomous Marine Operations and Systems, NTNU AMOS, Trondheim, Norway) ,  Fiori Luca (Department of Information Engineering and Mathematics, University of Siena, Italy) ,  Stahl Annette (Department of Engineering Cybernetics, Centre for Autonomous Marine Operations and Systems, NTNU AMOS, Trondheim, Norway)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 53  号： 2  ページ： 9471-9477  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  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： ほとんどの視覚オドメトリー(VO)と視覚同時位置決めとマッピング(VSLAM)システムは,ロバストキーポイント検出とマッチングに大きく依存した。水中環境で撮影された画像に関して,浅い水苛性や魚のような動的物体のような現象は,視覚運動推定パイプライン内の信頼できない(不適当な)キーポイントの検出とマッチングを導くことができる。ロバストな視覚エゴモーション推定を得るために,追跡に不適当なキーポイントを拒絶するプラグアンドプレイキーポイント排除システムを提案した。畳み込みニューラルネットワークを教師つき方法で訓練し,入力としてその中心に検出されたキーポイントを持つ画像パッチと,出力として追跡とマッピングに適したそのようなキーポイントの確率を示した。著者らは,このシステムが最先端のVSLAMシステムにおける不適当なキーポイントを追跡することを妨げる実験的証拠を提供した。さらに,実時間操作のためのネットワークの推論速度の増加を目的としたいくつかの戦略を評価した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *視覚 ,  ネットワーク ,  位置決め ,  単眼 ,  ロバスト性 ,  動き推定
準シソーラス用語： 実時間 ,  視覚運動 ,  オドメトリ ,  *深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： キーポイント ,  単眼SLAM ,  VSLAM ,  視覚オドメトリー ,  VO ,  水中ナビゲーション ,  水中SLAM ,  ノイズフィルタリング

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 水中 ,  視覚 ,  自己運動 ,  推定 ,  深層学習