May, 2017

Plan3D: 面向航拍多视角立体重建的视点和轨迹优化

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TL;DR本文介绍了一种高效计算户外场景中高质量 3D 重建的视点和轨迹的新方法，利用搭载在自主导航四旋翼飞行器上的 RGB 摄像机采集图像，并利用分层的体积表示区分未知、自由和占据空间，利用信息增益来处理遮挡，避免障碍并规划无碰撞的飞行路径，以限制四旋翼的总飞行距离，获得了多项令人信服的 3D 重建结果，并证明了此方法的量化提升。
发现论文，激发创造
  • 无人机三维扫描的子模型轨迹优化

    该论文介绍了一种利用数学模型自动生成无人机飞行轨迹，全面准确地扫描物体表面，从而生成高保真的 3D 模型。作者使用了覆盖度等数学原理，进行路径规划，可以自动权衡机器人特性和覆盖度，有效避免撞墙等情况。

    May, 2017

  • 使用单个摄像头重建无人机的三维轨迹

    通过利用单个摄像头，我们提出了一种用于重构无人机的三维轨迹的新框架，并通过结合估计的二维无人机位置、实际长度信息和摄像头参数，几何推断了无人机的三维轨迹，进一步证明了我们的框架在基于单个摄像头的监控系统中的潜力。

    Sep, 2023

  • 农业环境中的嘈杂三维重建：基于贝叶斯优化的视角规划

    基于几何准则和贝叶斯优化算法的 3D 重建方法，考虑到噪声的存在，能够使用少量相机在存在噪声的农业环境中进行准确的 3D 重建。

    Sep, 2023

  • 基于无人机的自主图像采集，通过置信度预测提高多视角立体测量质量保证

    本文介绍了一种自主获取近距离高分辨率图像的系统，以最大化后续 3D 重建的质量，该系统使用已获取的图像预测密集多视角立体视觉方法的输出置信度，用于现场质量保证和计划更多视角。我们使用无人机在具有挑战性的户外场景中演示了我们方法的能力。

    May, 2016

  • 一种基于全景立体图像的多模态园艺数据集和混合三维密集重建框架，用于修剪机器人

    提出了一个基于新设计全景立体相机和混合软件框架的解决方案，具有三个融合模块，包括视差融合、姿态融合和立体体积融合，用于从单视图点云中构建整个花园的网格。

    May, 2023

  • DUSt3R：简化几何三维视觉

    DUSt3R 是一种新颖的范式，用于进行任意图像集合的密集和无约束立体三维重建，通过将成对的重建问题作为点图的回归来实现，进而实现单眼和双眼重建的统一，提供场景的三维模型和深度信息，并能够轻松恢复像素匹配、相对和绝对相机，DUSt3R 能够简化多种几何三维视觉任务。

    Dec, 2023

  • 学习多视角立体机

    通过特征投影和反投影沿视线的方式，我们提出了一种用于多视图立体成像的学习系统，通过可微化运算，我们能够对 3D 形状进行度量重构，从而实现在几张相对较少的图像（甚至一张图像）中重建 3D 图像，并且证明了我们的方法在 ShapeNet 数据集上优于传统方法和最新的基于学习的方法。

    Aug, 2017

  • 通过预测视图效用学习得分：高效的三维场景探索

    该研究提出了一种基于卷积神经网络的学习型实用函数，用以预测和最大化探测未知场景中的有用信息，该方法在使用干扰噪声的情况下，比现有实用函数具有更高的重建性能，在城市场景的大型 3D 模型中得到了验证。

    Jun, 2018

  • 野外协同空中摄像头三维人体重建

    本文提供了一个在室外环境中操作的用于多摄像头飞行器控制的实时航拍系统，可以在不使用专用标记的情况下重建自然环境中的人体动态，使用多机器人协调方案维护目标重建质量的最优飞行编队，该系统在仿真和现实中的性能表现得到验证。

    Aug, 2021

  • 高分辨率多视角卫星图像自动 3D 恢复

    本文提出了一种处理多视图卫星图像生成 3D 数字表面模型的自动化流程，其中包括自动地地理参考和基于匹配生成高质量密集点云。通过学习样本 LiDAR 数据的关键配置，我们根据结果的接近程度对图像对进行排名，并使用自适应 3D 中值滤波器融合多个深度图。我们证明了提出的自适应中值滤波器通常比普通中值滤波器产生更好的结果，在最佳情况下达到了 0.36 米 RMSE 的精度提高。结果和分析被详细介绍。

    May, 2019