📄Работа №80186
Тема: Разработка и реализация алгоритмов безмаркерного трекинга
Характеристики работы
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
Автоматика и управление
Объем:
55 листов
Год:
2018
Просмотров:
108
4250
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
АННОТАЦИЯ 6
ВВЕДЕНИЕ 8
ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ 9
1. Аналитическая часть 10
1.1. Анализ метода одновременной локализации и построения карты( Simultaneous Localization
And Mapping (SLAM)) 10
1.1.1. Задача SLAM - frontend 11
1.1.2. Задача SLAM - backend 11
1.2. Виды SLAM 11
1.3. Реализации SLAM 13
1.4. Метод DSO SLAM 16
1.4.1. Инициализация системы, реализующей работу алгоритма DSO-SLAM 17
1.4.2. Обнаружение ключевых точек 17
1.4.3. Исправление геометрических ошибок изображений 21
1.4.4. Определение положения кадра в пространстве 23
1.4.5. Представление данных в методе DSO_SLAM 31
1.5. Повышение точности SLAM алгоритма 32
1.5.1. Алгоритм замыкания петель 32
1.6. Преобразования над облаками точек 35
1.6.1. Трехмерный перенос точек карты 36
1.6.2. Трехмерное изменение масштаба точек карты 36
1.6.3. Трехмерный сдвиг точек карты 37
1.6.4. Трехмерное вращение точек карты 38
1.7. Применение бинарных изображений в SLAM 39
2. Практическая часть 40
2.1. Сохранение Карты изучаемого пространства 40
2.1.1. Хранение карты изучаемого пространства в системе 40
2.1.2. Сохранение карты в текстовый файл 41
2.1.3. Сохранение облака точек 43
2.2. Добавление алгоритма замыкания петель 43
2.3. Добавление методов модификации карты 46
2.4. Работа с бинарными изображениями 51
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 56
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 57
ПРИЛОЖЕНИЕ А
ВВЕДЕНИЕ 8
ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ 9
1. Аналитическая часть 10
1.1. Анализ метода одновременной локализации и построения карты( Simultaneous Localization
And Mapping (SLAM)) 10
1.1.1. Задача SLAM - frontend 11
1.1.2. Задача SLAM - backend 11
1.2. Виды SLAM 11
1.3. Реализации SLAM 13
1.4. Метод DSO SLAM 16
1.4.1. Инициализация системы, реализующей работу алгоритма DSO-SLAM 17
1.4.2. Обнаружение ключевых точек 17
1.4.3. Исправление геометрических ошибок изображений 21
1.4.4. Определение положения кадра в пространстве 23
1.4.5. Представление данных в методе DSO_SLAM 31
1.5. Повышение точности SLAM алгоритма 32
1.5.1. Алгоритм замыкания петель 32
1.6. Преобразования над облаками точек 35
1.6.1. Трехмерный перенос точек карты 36
1.6.2. Трехмерное изменение масштаба точек карты 36
1.6.3. Трехмерный сдвиг точек карты 37
1.6.4. Трехмерное вращение точек карты 38
1.7. Применение бинарных изображений в SLAM 39
2. Практическая часть 40
2.1. Сохранение Карты изучаемого пространства 40
2.1.1. Хранение карты изучаемого пространства в системе 40
2.1.2. Сохранение карты в текстовый файл 41
2.1.3. Сохранение облака точек 43
2.2. Добавление алгоритма замыкания петель 43
2.3. Добавление методов модификации карты 46
2.4. Работа с бинарными изображениями 51
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 56
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 57
ПРИЛОЖЕНИЕ А
📖 Введение
Одной из важнейших задач компьютерного зрения является задача построения карты пространства, которая реализуется путём применения алгоритма одновременного позиционирования и построения карты местности (Simultaneous Localization And Mapping - SLAM). Он выполняет глобальную оптимизацию получаемых с камеры данных. Минимизирует ошибку определения позиции камеры и вычисления инверсной глубины ключевых точек.
Безмаркерный трекинг в последние годы становится всё более популярным и исследуемым. В частности, он очень востребован в киноиндустрии. При съёмке возникает необходимость в построении карты пространства. Маркерный трекинг требует трудоёмких ручных измерений, большого количества маркеров и, соответственно, длительной подготовки съёмочных павильонов. Все эти проблемы решаемы путём использования безмаркерного трекинга. Для построения карты в данном случае требуется лишь откалиброванная камера и, возможно, задание положений некоторых точек для масштабирования или ориентации карты в виртуальном пространстве.
Сейчас существует большое количество различных реализаций SLAM. Для построения карты, необходимой для дальнейшего применения в системе виртуальной реальности, наиболее важными критериями оценки работоспособности являются точность и быстродействие. А также возможность модификации карты в реальном времени.
ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ
1. Анализ существующих алгоритмов безмаркерного трекинга.
2. Выбор наиболее оптимального алгоритма.
3. Разработка и реализация реализации выбранного алгоритма, анализ и осуществление необходимых изменений и доработок:
3.1. Позиционирование в пространстве должно производиться максимально точно. Например, коррекция построения может осуществляться с помощью механизма замыкания петель.
3.2. Необходимо предусмотреть возможность сохранения и загрузки карты, для дальнейшего ее использования.
3.3. Должна быть предусмотрена возможность модификации карты:
Смещения
Задания начала координат
Поворота
Масштабирования
3.4. Анализ целесообразности применения бинарных изображений вместо градиентных в алгоритме и изучение их влияния на эффективность построения карты.
Безмаркерный трекинг в последние годы становится всё более популярным и исследуемым. В частности, он очень востребован в киноиндустрии. При съёмке возникает необходимость в построении карты пространства. Маркерный трекинг требует трудоёмких ручных измерений, большого количества маркеров и, соответственно, длительной подготовки съёмочных павильонов. Все эти проблемы решаемы путём использования безмаркерного трекинга. Для построения карты в данном случае требуется лишь откалиброванная камера и, возможно, задание положений некоторых точек для масштабирования или ориентации карты в виртуальном пространстве.
Сейчас существует большое количество различных реализаций SLAM. Для построения карты, необходимой для дальнейшего применения в системе виртуальной реальности, наиболее важными критериями оценки работоспособности являются точность и быстродействие. А также возможность модификации карты в реальном времени.
ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ
1. Анализ существующих алгоритмов безмаркерного трекинга.
2. Выбор наиболее оптимального алгоритма.
3. Разработка и реализация реализации выбранного алгоритма, анализ и осуществление необходимых изменений и доработок:
3.1. Позиционирование в пространстве должно производиться максимально точно. Например, коррекция построения может осуществляться с помощью механизма замыкания петель.
3.2. Необходимо предусмотреть возможность сохранения и загрузки карты, для дальнейшего ее использования.
3.3. Должна быть предусмотрена возможность модификации карты:
Смещения
Задания начала координат
Поворота
Масштабирования
3.4. Анализ целесообразности применения бинарных изображений вместо градиентных в алгоритме и изучение их влияния на эффективность построения карты.
✅ Заключение
В рамках выпускной квалификационной работы были изучены существующие реализации алгоритмов безмаркерного трекинга. Рассмотрены их преимущества и недостатки и выбран для дальнейшей модификации алгоритм прямой разреженной локализации и одновременного построения карты - DSO SLAM. Добавлено сохранение карты изучаемого пространства и её модификация. На базе ORB SLAM изучен алгоритм замыкания петель и добавлен в DSO SLAM, в качестве механизма повышения точности и надежности. Изучены нюансы применения бинарных изображений для получения объёмной карты пространства и, в результате их применения при детектировании ключевых точек, получен выигрыш в быстродействии и информативности получаемой карты.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.