Abstract-This paper presenterar den första metoden att beräkna tät scenflöde i realtid för RGB-D-kameror. Det är baserat på en variationsformulering där ljusstyrkans beständighet och geometriska konsistens är pålagda. Redovisning av djupdata från RGB-D-kameror, legalisering av flödesfältet införs på 3D-ytan (eller uppsättning av ytor) av den observerade scenen i stället för på bildplanet, vilket leder till mer geometriskt konsekventa resultat. Minimeringsproblemet löses effektivt av en primal-dual algoritm som implementeras på en GPU, uppnå en tidigare osedd temporal prestanda. Flera tester har genomförts för att jämföra vårt tillvägagångssätt med ett toppmodernt arbete (RGB-D-flöde) där kvantitativa och kvalitativa resultat utvärderas. Dessutom har ytterligare en uppsättning experiment genomförts för att visa tillämpligheten av vårt arbete för att uppskatta rörelse i realtid. Resultaten visar exaktheten i vårt tillvägagångssätt, som överträffar RGB-D-flödet, och som kan uppskatta heterogena och icke-rigida rörelser med hög bildhastighet.
I REF introduceras den första metoden för RGB-D variationsscenflöde i realtid, vilket ger den senaste noggrannheten.
A primal-dual framework for real-time dense RGB-D scene flow
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}