Sep, 2023

最大视场旋转覆盖问题

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TL;DR在本文中，我们提供了旋转视野的最大覆盖分析的理论基础。我们找到了一种替代方法来表达旋转角度和内部角度的交集面积函数，通过使用限制内部角度和固定方向的函数组合。我们展示了两个区域交集的特殊情况的数学解决方案以及原问题的一种解决方法。为了获得最佳解，我们开发了一个算法，以精确度 ε 逼近视野方向，并具有复杂度 O (n (log (n)+(log (ε))/ϕ))。
maximum cover problempolygonfield of viewangle of rotationalgorithm
发现论文，激发创造
  • 双球摄像机模型

    本文提供了一种新的大视野摄像机模型，名为 Double Sphere camera model，通过校准数据集的试验，与现有模型进行对比，提出该模型具有计算性价比高、逆变换所需要的时间可控等优点。

    Jul, 2018

  • 使用三维相机投影优化重叠覆盖的相机布局

    本文提出一种计算相机 6 自由度姿态以实现用户定义覆盖的方法，其中相机放置问题建模为组合优化问题，并通过混合整数线性规划问题形式化非线性代价函数来最小化实现的覆盖与期望覆盖之间的平方误差，利用相机镜头模型将相机视图投影到 3D 体素图中计算覆盖分数，这使得在现实环境中进行优化问题的求解变得可行，两个真实零售店环境的实验结果表明，相较于现有方法，在三角测量方面提出的公式表现出更好的覆盖率和重叠度

    Mar, 2022

  • 通过深度哈夫变换的语义线检测和分类增强监控摄像头视野质量

    本研究介绍了一种创新方法，利用语义线检测和分类以及深度霍夫变换来识别语义线，从而通过理解平行线来确保合适的视野，进而评估摄像机的视野质量。

    Jan, 2024

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    提出了一个基于视觉转换器的新型全景视频模型 SalViT360，利用切线图像表示，在球面几何感知的时空自注意机制方面提出了一种有效的全景视频理解方法，并引入了一种基于一致性的无监督正则化项以减少 360 度密集预测模型中逆投影之后出现的伪影，实验证明了该方法在三个全景视觉显著性数据集上的有效性超过了现有技术。

    Aug, 2023

  • 从图像获取俯视图的几何方法

    本文提出了一种快速、稳健的方法，利用包含地面水平线和垂直消失点等基础几何信息的单张图像进行透视矫正，并且使用合适的神经网络模型进行训练和预测，从而达到了全球最好的水平线检测性能（AUC 值为 74.52%）。该方法可以应用于实时视频透视矫正。

    May, 2019

  • 利用第一人称视角装置进行自我中心视场定位

    使用第一人称视角设备拍摄的图像、视频和传感器数据来实现自我的视场定位，并进行图像和视频匹配，最后用于增强现实、事件理解和社交交互研究。

    Oct, 2015

  • 几何视觉中全局最优共识最大化的加速

    本文提出了一种新的技术，通过使用高效的区间刺穿技术，在每个 Bound 计算中全局最优地解决剩下一个自由度，从而在三个基本几何计算机视觉问题中（相机定位、相对相机姿态估计和点集配准），将异议最大化算法的速度提高了两个数量级。

    Apr, 2023

  • 最大化障碍物补集的基频率

    研究了在满足 Hayman 型不对称条件的边界内限制在障碍物上的第一 Dirichlet 本征值的上界，并讨论了第一 Dirichlet 基态的分布及在凸障碍物上的情况.

    Jun, 2017

  • 基于角度误差的二视图三角化最优解析式

    该研究论文通过最小角度重投影误差的 L1 和 L∞最小化，将三角测量问题作为已知内部校准和姿态的优化问题，得出了确切的闭合形式解，保证了各自成本函数下的全局最优性。这些解在任何类型的中心相机上都可以应用，并且比现有的优化方法需要更少的计算。通过合成和实际数据集的实验结果验证了其理论推导。

    Mar, 2019

  • FoVA-Depth: 面向场景视角无关的深度估计 用于跨数据集泛化

    我们提出了一种在大视场摄像机数据上训练立体深度估计模型的方法，并能够推广到具有更大视场的数据。我们通过将训练数据变换为规范的大视场表示，并进行扩充，使单个网络能够推理出各种类型的扭曲，从而展示了我们方法在室内外数据集上的强大泛化能力，而这在以前的方法中是不可能的。

    Jan, 2024