extrinsic parameters | BriefGPT

关键词extrinsic parameters

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基于旋转和投影矩阵的几何约束相机标定
相机标定是估计内参和外参参数的过程，本文提出了一种基于几何约束的损失函数来测量相机参数，并通过神经网络学习框架进行优化，实验结果表明，在合成和实际数据集上，相比最先进的基准模型，我们的方法在所有参数上都有所改进。
PDF5 months ago
全景视图系统摄像机校准：基准和数据集
提出了一种针对车载环视系统（SVS）的校准流程，通过使用巡线检测和姿态估计相互迭代的方法，能够在真实行驶环境中稳健地估计出四个 SVS 相机的外部参数，并构建了包含 40 个视频的车载环视鱼眼数据集，可供其他研究人员用于评估性能。
PDF6 months ago
深入矫正立体摄像头在线自校准
通过深入探讨矫正单应性概念，我们提出了一种新的多景深摄像机在线自校准算法，并引入了一种全局最优外参估计的简单而有效的解决方案，并且提出了四个新的评估指标来度量外参估计的鲁棒性和准确性，在室内外环境使用不同实验设置进行的广泛实验证明了我们提出
PDF10 months ago
MC-NeRF：用于多摄像头图像采集系统的多摄像头神经辐射场
该研究论文提出了一种称为 MC-NeRF 的方法，能够联合优化束调整神经辐射场的内参和外参参数，解决了多相机系统的挑战，并提供了一个有效的校准图像采集方案，实现了不提供初始姿势的三维场景表示。
PDF10 months ago
单目三维物体检测：一种无外参方法
本篇论文提出了一种新颖的方法，通过检测消失点和地平线变化来预测摄像机的外部参数，从而解决了自动驾驶中相机外参引起的目标检测精度波动问题，并在 KITTI 3D 和 nuScenes 数据集上取得最好的性能表现。
PDF3 years ago
RGB-D 相机的鲁棒本质和外参校准
本论文提出了一种基于新型两个组件误差模型的，人性化，可靠且准确的校准框架，能够很容易地估计一般颜色深度传感器的内部和外部参数，该方法相对于其他现有系统具有更高的校准精度，已经在 ROS 机器人框架中实现。
PDF7 years ago