A Generic Image Processing Pipeline for Enhancing Accuracy and Robustness of Visual Odometry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The accuracy of pose estimation from feature-based Visual Odometry (VO) algorithms is affected by several factors such as lighting conditions and outliers in the matched features. In this paper, a generic image processing pipeline is proposed to enhance the accuracy and robustness of feature-based VO algorithms. The pipeline consists of three stages, each addressing a problem that affects the performance of VO algorithms. The first stage tackles the lighting condition problem, where a filter called Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) is applied to the images to overcome changes in lighting in the environment. The second stage uses the Suppression via Square Covering (SSC) algorithm to ensure the features are distributed properly over the images. The last stage proposes a novel outliers rejection approach called the Angle-based Outlier Rejection (AOR) algorithm to remove the outliers generated in the feature matching process. The proposed pipeline is generic and modular and can be integrated with any type of feature-based VO (monocular, RGB-D, or stereo). The efficiency of the proposed pipeline is validated using sequences from KITTI (for stereo VO) and TUM (for RGB-D VO) datasets, as well as experimental sequences using an omnidirectional mobile robot (for monocular VO). The obtained results showed the performance gained by enhancing the accuracy and robustness of the VO algorithms without compromising on the computational cost using the proposed pipeline. The results are substantially better as opposed to not using the pipeline.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle