Image-Based Localization in 3D Point Clouds
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- Tez No: 720451
- Danışmanlar: DR. FLORİAN NOİCHL, DR. YUANDONG PAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Technische Universität München
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Lokalisierung ist ein hochaktuelles und aktives Forschungsthema. Es unterteilt sich in verschiedene Bereiche, die unterschiedliche Interessen und Bedürfnisse betreffen. Die Anwendung der Lokalisierung beginnt mit grundlegenden Fragen wie“wo bin ich”und“wie kann ich die Standortinformationen erfassen.”In Bezug auf die Verwendung von Hardware in der Lokalisierung sind Laserscanner und Kameras Beispiele für das Sammeln von Umgebungsinformationen in verschiedenen Arten von Daten. In dieser Arbeit wird die bildbasierte Lokalisierung mit den Bildern durchgeführt, die von Kameras abgerufen werden. Kameras sind Werkzeuge für computer-vision-basierte Ansätze. Je nach Bedarf des Anwenders werden die Bilddaten während des Betriebs verarbeitet, oder es wird eine Kartierung eines Bereichs mit allen gesammelten Bildern durchgeführt. Diese Bilder sind der Ausgangspunkt der bildbasierten Lokalisierung. Der Bereich, in dem die Lokalisierung stattfindet, wird durch gesammelte Bilder aus diesem Bereich rekonstruiert, da ein Zusammenhang zwischen Lokalisierungsgenauigkeit und 3D-Rekonstruktion der Szene besteht. Sie ist für die Lokalisierung von Bedeutung. Die Rekonstruktion in dieser Studie erfolgt mit COLMAP, einer Open-Source-Software, die eine PipelineStruktur zur Erstellung eines spärlichen und dichten Modells aus gesammelten Bildern hat. Der Rekonstruktionsprozess wird unter Verwendung von Theorien wie Scale-Invariant Feature Transform (SIFT), Structure-from-Motion (SfM) und Multi-View Stereo (MVS) durchgeführt. Die Rekonstruktion der Szene wird verwendet, um die Position eines bestimmten Bildes mit seinen Kamerapositionen innerhalb einer ausgerichteten großen lasergescannten Punktwolke zu finden. Um dies zu erreichen, werden die Rekonstruktionsschritte in einem unterschiedlichen Satz von Parametern betrachtet, um ein dichtes rekonstruiertes Modell zu erreichen, und es wird versucht, die Ausrichtungsqualität zu verbessern.
Özet (Çeviri)
Localization is a highly anticipated and active research topic. It divides into various areas concerning different interests and needs. Application of localization starts with basic questions like“where am I”and“how can I acquire the location information.”In terms of hardware usage in localization, laser scanners and cameras are examples of collecting environment information in different kinds of data. In this thesis, image-based localization is conducted with the images that are retrieved by cameras. Cameras are tools for computer-vision-based approaches. According to the needs of the user, image data is processed during operation, or mapping of an area is done with all collected images. These images are the starting point of image-based localization. The area that localization takes place is reconstructed by collected images from this area because of the relationship between localization accuracy and 3D reconstruction of the scene. It is significant for localization. Reconstruction in this study is done by COLMAP, which is open-source software that has a pipeline structure to create a sparse and dense model from collected images. The reconstruction process is executed by using theories such as Scale-Invariant Feature Transform (SIFT), Structurefrom-Motion (SfM), and Multi-View Stereo (MVS). Reconstruction of the scene is used to find the location of a particular image with its camera poses inside an aligned large laser-scanned point cloud. To achieve this, the reconstruction steps are observed in a different set of parameters to reach a dense reconstructed model, and alignment quality is tried to be improved
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