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車載単眼カメラを用いた自車両の運動推定

机译:车载单目摄像机对自身车辆的运动估计

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摘要

This paper proposes a method for estimating the ego-motion of the vehicle by using a vehicle mounted monocular camera. Our proposed method is based on Structure from Motion (SFM). There are two problems with applying a SFM algorithm in a real road environment. Firstly, a typical road scene contains moving objects, such as other vehicles. Secondly, roads display fewer feature points, compared to the number associated with background structures. These problems cause false estimations or reduce the accuracy of the estimated motion. Our proposed method detects moving objects in every frame and selects feature points used for motion estimation from all extracted feature points in the image, so that those feature points are dispersedly distributed in various regions except those containing moving objects. The ego-motion of the vehicle can be accurately estimated from correspondences of these selected feature points. In our experiments, it has been shown that the proposed method is able to estimate the ego-motion in real road scenes.%本論文では,車載単眼カメラで撮影した時系列画像から自rn車両の運動を推定する手法を提案した。提案手法は,SFMrnアルゴリズムに基づく方法であり,道路環境での課題に対rn応するため,移動物体を検出し,特徴点の分布を考慮してrn運動の推定に利用する特徴点の選択を行う。また,復元しrnた3次元構造から道路平面を推定することにより,画像情rn報のみから平行移動のスケールを求めることができる。
机译:本文提出了一种使用车载单眼相机估计车辆自我运动的方法。我们提出的方法基于运动结构(SFM)。在实际道路环境中应用SFM算法存在两个问题。首先,典型的道路场景包含运动物体,例如其他车辆。其次,与背景结构关联的数量相比,道路显示的特征点更少。这些问题会导致错误的估计或降低估计的运动的准确性。我们提出的方法检测每帧中的运动对象,并从图像中所有提取的特征点中选择用于运动估计的特征点,从而使这些特征点分散地分布在除包含运动对象的那些区域之外的各个区域中。可以从这些选择的特征点的对应关系准确地估计车辆的自我运动。在我们的实验中,已证明该方法能够估计真实道路场景中的自我运动。基本手法は,SFMrnアルゴリズムに基ズムに方法づく,道路环境でのスに対rn応するため,移动物体を検出し,特徴点の分布を考虑してrn运动の推定に利用する特徴点また,复元うrnた3次元构造から道路平面を推定からとにより,画像情报报みから平行移动のス报ールを求めることができる。

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