Mostrar registro simples

dc.contributor.advisorSusin, Altamiro Amadeupt_BR
dc.contributor.authorPereira, Fabio Irigonpt_BR
dc.date.accessioned2018-10-09T02:34:07Zpt_BR
dc.date.issued2018pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/183233pt_BR
dc.description.abstractRecovering three-dimensional information from bi-dimensional images is an important problem in computer vision that finds several applications in our society. Robotics, entertainment industry, medical diagnose and prosthesis, and even interplanetary exploration benefit from vision based 3D estimation. The problem can be divided in two interdependent operations: estimating the camera position and orientation when each image was produced, and estimating the 3D scene structure. This work focuses on computer vision techniques, used to estimate the trajectory of a vehicle equipped camera, a problem known as visual odometry. In order to provide an objective measure of estimation efficiency and to compare the achieved results to the state-of-the-art works in visual odometry a high precision popular dataset was selected and used. In the course of this work new techniques for image feature tracking, camera pose estimation, point 3D position calculation and scale recovery are proposed. The achieved results outperform the best ranked results in the popular chosen dataset.en
dc.description.abstractExtrair informação de profundidade a partir de imagens bidimensionais é um importante problema na área de visão computacional. Diversas aplicações se beneficiam desta classe de algoritmos tais como: robótica, a indústria de entretenimento, aplicações médicas para diagnóstico e confecção de próteses e até mesmo exploração interplanetária. Esta aplicação pode ser dividida em duas etapas interdependentes: a estimação da posição e orientação da câmera no momento em que a imagem foi gerada, e a estimativa da estrutura tridimensional da cena. Este trabalho foca em técnicas de visão computacional usadas para estimar a trajetória de um veículo equipado com uma câmera, problema conhecido como odometria visual. Para obter medidas objetivas de eficiência e precisão, e poder comparar os resultados obtidos com o estado da arte, uma base de dados de alta precisão, bastante utilizada pela comunidade científica foi utilizada. No curso deste trabalho novas técnicas para rastreamento de detalhes, estimativa de posição de câmera, cálculo de posição 3D de pontos e recuperação de escala são propostos. Os resultados alcançados superam os mais bem ranqueados trabalhos na base de dados escolhida até o momento da publicação desta tese.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoengpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectVisão computacionalpt_BR
dc.subjectComputer Visionen
dc.subjectOdometria visualpt_BR
dc.subject3Den
dc.subjectMicroeletrônicapt_BR
dc.subjectVisual SLAMen
dc.subjectVisual Odometryen
dc.titleHigh precision monocular visual odometrypt_BR
dc.title.alternativeEstimação 3D aplicada a odometria visual pt
dc.typeTesept_BR
dc.identifier.nrb001077548pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Informáticapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Microeletrônicapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2018pt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR


Thumbnail
   

Este item está licenciado na Creative Commons License

Mostrar registro simples