Sammanfattning av denna webbsida: Med tanke på en ström av djupbilder med ett känt kuboidt referensobjekt som finns på scenen föreslår vi en ny metod för exakt kameraspårning och volymetrisk ytrekonstruktion i realtid. Vårt bidrag i detta papper är trefaldigt: (a) utnyttja en förkunskaper om den exakt tillverkade kuboid referensobjekt, vi hålla drift-fri kameraspårning utan explicit global optimering; (b) vi förbättra finheten i den volymetriska ytrepresentationen genom att föreslå en förutsägelse-korrigerad datafusion strategi snarare än ett enkelt glidande medelvärde, som möjliggör korrekt rekonstruktion av högfrekventa detaljer såsom skarpa kanter av objekt och geometrier av hög krökning; (c) vi introducerar ett riktmärke datauppsättning CU3D som innehåller både syntetisk och verklig skanning sekvenser med mark-truth kamera trajectories och ytmodeller för den kvantitativa utvärderingen av 3D rekonstruktion algoritmer. Vi testar vår algoritm på vår datauppsättning och visar dess noggrannhet jämfört med andra toppmoderna algoritmer. Vi släpper både vår datauppsättning och kod som öppen källkod (https://github.com/zhangxaochen/CuFusion) för andra forskare för att reproducera och verifiera våra resultat.
Referensreferensreferensen införde en förutsägelsekorrigerad datafusionsstrategi för detaljbevarande av geometriska detaljer.
CuFusion: Accurate Real-Time Camera Tracking and Volumetric Scene Reconstruction with a Cuboid
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}