CẢI THIỆN HIỆU SUẤT CỦA ĐO HÌNH ẢNH TRỰC QUAN CAMERA ĐÔI BẰNG CÁCH LOẠI BỎ ĐẶC TRƯNG KHÔNG ỔN ĐỊNH

  • Vũ Anh Đức Institute of Information and Communication Technology, Le Quy Don Technical University
  • Nguyễn Xuân Phục Institute of System Integration, Le Quy Don Technical University
  • Hoàng Văn Xiêm Faculty of Electronics and Telecommunications, Vietnam National University - University of Engineering and Technology
  • Bùi Quang Lam Phu Xuan University
  • Đặng Quang Hiệu Institute of System Integration, Le Quy Don Technical University
  • Nguyễn Hữu Hùng Institute of System Integration, Le Quy Don Technical University
Từ khóa: Stereo visual odometry, ma trận cơ sở, phát hiện đối tượng, lựa chọn điểm đặc trưng không ổn định

Tóm tắt

Đo hình ảnh trực quan (Visual Odometry) bao gồm hai giai đoạn quan trọng: 1) trích xuất đặc điểm và 2) ước tính tư thế. Hiệu suất của Visual Odometry phụ thuộc vào chất lượng của các đối tượng bao gồm số lượng đối tượng, tỷ lệ phần trăm khớp chính xác và vị trí của các đối tượng được phát hiện. Thông thường, phương pháp RANSAC đã được sử dụng trong ước tính tư thế để loại bỏ các ngoại lệ và chọn một tập hợp các tính năng tốt mang lại độ chính xác cao hơn. Tuy nhiên, trong trường hợp số kết quả sai cao hơn, RANSAC dường
như đang thất bại. Bài báo đề xuất phương pháp loại bỏ đặc trưng không ổn định bằng phát hiện đối tượng dựa trên học sâu. Phương pháp đề xuất đánh giá trên bộ dữ liệu KITTI cho độ chính xác cao hơn 6 - 8% so với phương pháp thông thường.

điểm /   đánh giá
Phát hành ngày
2024-07-24
In ra
Tập. 13 Số. 01 (2024)
Chuyên mục
Bài viết