Pose Estimation for Vehicle-mounted Cameras via Horizontal and Vertical Planes
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F21%3A00357169" target="_blank" >RIV/68407700:21230/21:00357169 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1109/ICRA48506.2021.9561890" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/ICRA48506.2021.9561890</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICRA48506.2021.9561890" target="_blank" >10.1109/ICRA48506.2021.9561890</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Pose Estimation for Vehicle-mounted Cameras via Horizontal and Vertical Planes
Popis výsledku v původním jazyce
We propose novel solvers for estimating the egomotion of a calibrated camera mounted to a moving vehicle from a single affine correspondence via recovering special homographies. For the first, second and third classes of solvers, the sought plane is expected to be perpendicular to one of the camera axes. For the fourth class, the plane is orthogonal to the ground with unknown normal, e.g., it is a building facade. All methods are solved via a linear system with a small coefficient matrix, thus, being extremely efficient. Both the minimal and over-determined cases can be solved by the proposed solvers. They are tested on synthetic data and on publicly available real-world datasets. The novel methods are more accurate or comparable to the traditional algorithms and are faster when included in state-of-the-art robust estimators. The source code is publicly available[1].
Název v anglickém jazyce
Pose Estimation for Vehicle-mounted Cameras via Horizontal and Vertical Planes
Popis výsledku anglicky
We propose novel solvers for estimating the egomotion of a calibrated camera mounted to a moving vehicle from a single affine correspondence via recovering special homographies. For the first, second and third classes of solvers, the sought plane is expected to be perpendicular to one of the camera axes. For the fourth class, the plane is orthogonal to the ground with unknown normal, e.g., it is a building facade. All methods are solved via a linear system with a small coefficient matrix, thus, being extremely efficient. Both the minimal and over-determined cases can be solved by the proposed solvers. They are tested on synthetic data and on publicly available real-world datasets. The novel methods are more accurate or comparable to the traditional algorithms and are faster when included in state-of-the-art robust estimators. The source code is publicly available[1].
Klasifikace
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)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/EF16_019%2F0000765" target="_blank" >EF16_019/0000765: Výzkumné centrum informatiky</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2021
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
IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
ISBN
978-1-7281-9077-8
ISSN
1050-4729
e-ISSN
2577-087X
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
7620-7626
Název nakladatele
IEEE Xplore
Místo vydání
—
Místo konání akce
Xi’an
Datum konání akce
30. 5. 2021
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000771405401038