基于深度学习的真实尺度运动恢复结构方法

来源 :光电工程 | 被引量 : 3次 | 上传用户：matlab_walker

【摘要】

：

传统的多视图几何方法获取场景结构存在两个问题:一是因图片模糊和低纹理带来的特征点误匹配,从而导致重建精度降低;二是单目相机缺少尺度信息,重建结果只能确定未知的比例因子,无法获取准确的场景结构。针对这些问题本文提出一种基于深度学习的真实尺度运动恢复结构方法。首先使用卷积神经网络获取图片的深度信息;接着为了恢复单目相机的尺度信息,引入惯性传感单元(IMU),将IMU获取的加速度和角速度与ORB-SLA

【作者】

：

陈朋任金金王海霞汤粤生梁荣华

【机构】

：

浙江工业大学信息工程学院

【出处】

：

光电工程

【发表日期】

：

2019年12期

【关键词】

：

三维重建深度学习单目相机尺度因子 IMU 3D reconstructiondeep learningmonocular camerascale fact

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61527808,61602414),杭州市重大科技创新专项项目(20172011A027)

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