Abstract
Son yıllarda görsel odometri alanında, robotik ve otomotiv teknolojisinde görsel tabanlı ölçüm gibi pratik süreçlerin geliştirilmesine yol açan çok sayıda araştırma ve çalışma yapılmıştır. Doğrudan yöntemler, özellik tabanlı yöntemler ve hibrit yöntemler, görsel odometri problemlerinin çözümünde üç yaygın yaklaşımdır ve öznitelik tabanlı yaklaşım hızlarının daha yüksek olduğu genel inancı göz önüne alındığında, bu yaklaşım son yıllarda memnuniyetle karşılanmaktadır. Bu nedenle, bu çalışmada, kamera dönüşü ve çevirisindeki değişiklikleri tahmin edebilen değişmez özellikler kullanılarak iki boyutlu sıralı görüntü setlerinin dönüşüm matrisini hesaplamak için bir girişimde bulunulmuştur. Algoritmada, anahtar noktaların belirlenmesi ve aykırı değerlerin kaldırılması için iki adım, sırasıyla beş farklı yerel özellik algılama algoritması (SURF, SIFT, FAST, STAR, ORB) ve RANdom SAmple Consensus algoritması (RANSAC) kullanılarak gerçekleştirilir. Ek olarak, her birinin etkisi, içsel parametreleri ve dinamik gürültü, dönüşüm matrisinin doğruluğu üzerinde değerlendirilir ve rotasyonel MSE ve hesaplama çalışma süresi açısından analiz edilir.
Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
