Mar, 2021

使用平面正方形标记同时进行多视角相机姿态估计和物体跟踪

PDF
TL;DR本文提出了一种新的方法，同时解决了使用固定平面标记来进行多相机三维物体跟踪所面临的问题，能够在低分辨率摄像头下获得高精度的跟踪结果，从而在实现物体实时跟踪的同时，大大降低了计算成本。
object trackingplanar markersmultiple camerasestimating parametersreal-time tracking
发现论文，激发创造
  • 平面标志物的映射和定位

    本文提出了一种利用方形平面标记同时解决定位和建图问题的新方法，通过创建相对标记姿态的箭头以及在所有观察帧中最小化平面标记再投影误差的方式进行全局定位优化，实验表明该方法优于运动结构和视觉 SLAM 技术。

    Jun, 2016

  • MarkerPose：精确立体位置估计的鲁棒实时平面目标跟踪

    该研究提出了 MarkerPose，一个基于三个圆形平面目标和立体视觉系统的强韧实时姿态估计系统，其包括用于 marker 点检测的像素级准确键点定位和分类的 SuperPoint 网络以及用于亚像素级准确键点检测的轻量级椭圆分割网络。该方法通过立体测量来估计 marker 的姿态，具有更高的精度和抗噪声性能，适用于需要高精度姿态估计的 3D 自由手超声系统中。

    May, 2021

  • 实现超过 100 FPS 的多人 3D 姿态估计的跨视图跟踪

    本论文提出了一种基于多个校准相机视角的、面向实时应用的多人三维姿态估计解决方案，利用视频中的时间一致性直接在三维空间中匹配二维输入与三维姿态，通过跨视图多人跟踪迭代地更新姿态，从而提高了准确性和效率，并介绍了新的大规模多人数据集。

    Mar, 2020

  • 针对多视角多人 3D 姿态估计与跟踪的部位感知测量

    本文介绍了一种基于多视图校准的多人 3D 姿势估计和跟踪方法，利用时序一致性来匹配先前构建的每个视图中的用 2D 姿势估计生成的 3D 骨架，同时提出两种策略，以实现更好的对应关系和 3D 重构。该方法在两个基准上实现了竞争性成果，并在 Campus 测试中取得了良好的结果。

    Jun, 2021

  • 多视角快速且鲁棒的多人 3D 姿势估计

    本文介绍了一种多人 3D 姿态估计的快速、鲁棒方法，使用多方式匹配算法来解决在噪声和不完整的 2D 姿态预测中查找跨视角对应关系的主要挑战，并结合几何和外观提示进行跨视角匹配。

    Jan, 2019

  • 利用旋转平均和团约束解决标记姿态的模糊性

    本篇论文提出了一种通过检测无人机平面标记的多个视角的一致性来解决定位问题中的歧义问题的方法。该方法可以更有效地解决标记姿态歧义问题，并提供更精确、完整的基于标记的映射和定位。

    Sep, 2019

  • 下一代手术导航：手术器械多视图无标记 6 自由度姿态估计

    提出了一种高保真度的非标记光学跟踪系统，用于手术器械的本地化，采用多视角相机布置，利用深度学习方法和数据融合技术，对不同输入模型和相机位置进行评估和比较，并且取得了比文献中相关方法更好的平均误差结果，从而展示了手术器械无标记跟踪已经成为了现实。

    May, 2023

  • 高精度在线无标志立体外参校准

    本文提出了一种实时的无标定板双目相机标定方法，该方法通过基于流形上的新型非线性优化将几何误差最小化，不需要时间特征对应性，对于动态场景的不变性和灯光变化具有鲁棒性和较快的运行速度，并通过在线实验展示了与离线基于标记的标定方法相当的精度。

    Mar, 2019

  • 应用于增强现实的即时 3D 物体跟踪

    本篇研究提出使用深度神经网络和可靠的平面追踪技术结合，实时追踪物体的姿态，而无需传感器的预先校准或初始化，实现在移动设备上执行相对尺度 9 自由度跟踪。

    Jun, 2020

  • 通过 3D 模型估计跟踪未知视频对象

    本文提出一种新的方法，在视觉目标追踪方面通过 3D 形态和位姿表达，结合可微分渲染技术优化一个新型的损失函数，取得了在三个数据集上追踪刚性物体方面的最新进展。

    Apr, 2023