Fast Incremental Bundle Adjustment with Covariance Recovery

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F17%3APU126457" target="_blank" >RIV/00216305:26230/17:PU126457 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://www.fit.vutbr.cz/research/pubs/all.php?id=11542" target="_blank" >http://www.fit.vutbr.cz/research/pubs/all.php?id=11542</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/3DV.2017.00029" target="_blank" >10.1109/3DV.2017.00029</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Fast Incremental Bundle Adjustment with Covariance Recovery

Popis výsledku v původním jazyce

Efcient algorithms exist to obtain a sparse 3D representation of the environment. Bundle adjustment (BA) and structure from motion (SFM) are techniques used to estimate both the camera poses and the set of sparse points in the environment. Many applications require such reconstruction to be performed online, while acquiring the data and produce an updated result every step. Furthermore, using active feedback about the quality of the reconstruction can help selecting the best views to increase the accuracy as well as to maintain a reasonable size of the collected data. This paper provides novel and efcient solutions to solving the associated NLS incrementally, and to compute not only the optimal solution but also the associated uncertainty. The proposed technique highly increases the efciency of the incremental BA solver for long camera trajectory applications and provides extremely fast covariance recovery.

Název v anglickém jazyce

Fast Incremental Bundle Adjustment with Covariance Recovery

Popis výsledku anglicky

Efcient algorithms exist to obtain a sparse 3D representation of the environment. Bundle adjustment (BA) and structure from motion (SFM) are techniques used to estimate both the camera poses and the set of sparse points in the environment. Many applications require such reconstruction to be performed online, while acquiring the data and produce an updated result every step. Furthermore, using active feedback about the quality of the reconstruction can help selecting the best views to increase the accuracy as well as to maintain a reasonable size of the collected data. This paper provides novel and efcient solutions to solving the associated NLS incrementally, and to compute not only the optimal solution but also the associated uncertainty. The proposed technique highly increases the efciency of the incremental BA solver for long camera trajectory applications and provides extremely fast covariance recovery.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

<a href="/cs/project/VI20172020068" target="_blank" >VI20172020068: Nástroje a metody zpracování videa a obrazu pro zvýšení efektivity operací bezpečnostních a záchranných složek</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

2017 Fifth International Conference on 3D Vision

ISBN

978-989-8425-47-8

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

1-9

Název nakladatele

Institute of Electrical and Electronics Engineers

Místo vydání

Qingdao

Místo konání akce

Qingdao, China

Datum konání akce

10. 10. 2017

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000454981700019