Startsida
Hjälp
Sök i LIBRIS databas

     

 

Sökning: onr:20183615 > From Feature Detect...

From Feature Detection in Truncated Signed Distance Fields to Sparse Stable Scene Graphs [Elektronisk resurs]

Canelhas, Daniel R. 1983- (författare)
Stoyanov, Todor 1984- (författare)
Lilienthal, Achim J. 1970- (författare)
Örebro universitet Institutionen för naturvetenskap och teknik (utgivare)
Centre for Applied Autonomous Sensor Systems ( AASS ) (medarbetare)
Centre for Applied Autonomous Sensor Systems ( AASS ) (medarbetare)
Centre for Applied Autonomous Sensor Systems ( AASS ) (medarbetare)
Piscataway, USA Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 2016
Engelska.
Ingår i: IEEE Robotics and Automation Letters. - 2377-3766. ; 1:2, 1148-1155
Läs hela texten
Läs hela texten
Läs hela texten
  • E-artikel/E-kapitel
Sammanfattning Ämnesord
Stäng  
  • With the increased availability of GPUs and multicore CPUs, volumetric map representations are an increasingly viable option for robotic applications. A particularly important representation is the truncated signed distance field (TSDF) that is at the core of recent advances in dense 3D mapping. However, there is relatively little literature exploring the characteristics of 3D feature detection in volumetric representations. In this paper we evaluate the performance of features extracted directly from a 3D TSDF representation. We compare the repeatability of Integral invariant features, specifically designed for volumetric images, to the 3D extensions of Harris and Shi & Tomasi corners. We also study the impact of different methods for obtaining gradients for their computation. We motivate our study with an example application for building sparse stable scene graphs, and present an efficient GPU-parallel algorithm to obtain the graphs, made possible by the combination of TSDF and 3D feature points. Our findings show that while the 3D extensions of 2D corner-detection perform as expected, integral invariants have shortcomings when applied to discrete TSDFs. We conclude with a discussion of the cause for these points of failure that sheds light on possible mitigation strategies. 

Ämnesord

Natural Sciences  (hsv)
Computer and Information Science  (hsv)
Computer Science  (hsv)
Naturvetenskap  (hsv)
Data- och informationsvetenskap  (hsv)
Datavetenskap (datalogi)  (hsv)
Computer Vision and Robotics (Autonomous Systems)  (hsv)
Datorseende och robotik (autonoma system)  (hsv)

Indexterm och SAB-rubrik

Mapping
recognition
Inställningar Hjälp

Beståndsinformation saknas

Om LIBRIS
Sekretess
Hjälp
Fel i posten?
Kontakt
Teknik och format
Sök utifrån
Sökrutor
Plug-ins
Bookmarklet
Anpassa
Textstorlek
Kontrast
Vyer
LIBRIS söktjänster
SwePub
Uppsök

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

Copyright © LIBRIS - Nationella bibliotekssystem

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy