Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Impact Assessment of Image Feature Extractors on the Performance of SLAM Systems

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F15%3A00236026" target="_blank" >RIV/68407700:21230/15:00236026 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://ojs.cvut.cz/ojs/index.php/APP/article/view/APP.2015.1.0045/3188" target="_blank" >https://ojs.cvut.cz/ojs/index.php/APP/article/view/APP.2015.1.0045/3188</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.14311/APP.2015.1.0045" target="_blank" >10.14311/APP.2015.1.0045</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Impact Assessment of Image Feature Extractors on the Performance of SLAM Systems

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This work evaluates an impact of image feature extractors on the performance of a visual SLAM method in terms of pose accuracy and computational requirements. In particular, the S-PTAM (Stereo Parallel Tracking and Mapping) method is considered as the visual SLAM framework for which both the feature detector and feature descriptor are parametrized. The evaluation was performed with a standard dataset with ground-truth information and six feature detectors and four descriptors. The presented results indicate that the combination of the GFTT detector and the BRIEF descriptor provides the best trade-off between the localization precision and computational requirements among the evaluated combinations of the detectors and descriptors.

  • Název v anglickém jazyce

    Impact Assessment of Image Feature Extractors on the Performance of SLAM Systems

  • Popis výsledku anglicky

    This work evaluates an impact of image feature extractors on the performance of a visual SLAM method in terms of pose accuracy and computational requirements. In particular, the S-PTAM (Stereo Parallel Tracking and Mapping) method is considered as the visual SLAM framework for which both the feature detector and feature descriptor are parametrized. The evaluation was performed with a standard dataset with ground-truth information and six feature detectors and four descriptors. The presented results indicate that the combination of the GFTT detector and the BRIEF descriptor provides the best trade-off between the localization precision and computational requirements among the evaluated combinations of the detectors and descriptors.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

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

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    ACTA POLYTECHNICA CTU PROCEEDINGS: PAIR'15 Student Conferences on Planning in Artificial Intelligence and Robotics

  • ISBN

  • ISSN

    2336-5382

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    45-50

  • Název nakladatele

    ČVUT

  • Místo vydání

    Praha

  • Místo konání akce

    Písek

  • Datum konání akce

    7. 9. 2015

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku