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Eligible Features Segregation for Real-time Visual Odometry

Zhang, Hongmou und Wohlfeil, Jürgen und Grießbach, Denis und Börner, Anko (2017) Eligible Features Segregation for Real-time Visual Odometry. 3D-NordOst 2017, 2017-12-07 - 2017-12-08, Berlin, Germany.

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Kurzfassung

Stereo vision aided inertial navigation enables accurate self-localization and navigation in unknown environment without the need of positioning systems (e.g. GNSS). The feature extractor is an elementary part of this technology because it extracts the landmarks from the camera images, which are then used for optical navigation. This is why the feature extractor is usually the first module of data processing chain. In most of the cases, the features from the feature extractor are filtered by a non-maximum suppression algorithm. An ideal non-maximum suppression algorithm suppresses "weak" features while keeping "strong" and well-distributed features. Only if the feature extractor is combined with an appropriate non-maximum suppression module, the computer vision system can get reasonably good results. In this paper, we propose a novel non-maximum suppression algorithm. The algorithm does not only provide well-distributed features over the whole image but is also be able to control the maximum number of required features in output, which is very important for real-time system. We apply our framework to the AGAST feature extraction algorithm, and it is very easy to incorporate with other feature extractors. Finally, we combine our algorithm with the Integrated Positioning System (IPS) which is developed by the German Aerospace Center (DLR). The comparison of testing results is illustrated.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/133894/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Eligible Features Segregation for Real-time Visual Odometry
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Zhang, HongmouHongmou.Zhang (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8284-5119NICHT SPEZIFIZIERT
Wohlfeil, Jürgenjuergen.wohlfeil (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1786-6460NICHT SPEZIFIZIERT
Grießbach, Denisdenis.griessbach (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Börner, Ankoanko.boerner (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Dezember 2017
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:non-maximum suppression, feature detector, Integrated Positioning System, optical navigation
Veranstaltungstitel:3D-NordOst 2017
Veranstaltungsort:Berlin, Germany
Veranstaltungsart:Workshop
Veranstaltungsbeginn:7 Dezember 2017
Veranstaltungsende:8 Dezember 2017
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Optische Technologien und Anwendungen
Standort: Berlin-Adlershof
Institute & Einrichtungen:Institut für Optische Sensorsysteme > Echtzeit-Datenprozessierung
Hinterlegt von: Zhang, Hongmou
Hinterlegt am:28 Jan 2020 08:42
Letzte Änderung:14 Jun 2024 11:30

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