کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4968776 | 1449745 | 2017 | 51 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Evaluations on multi-scale camera networks for precise and geo-accurate reconstructions from aerial and terrestrial images with user guidance
ترجمه فارسی عنوان
ارزیابی شبکه های دوربین چند منظوره برای بازسازی دقیق و جغرافیایی دقیق از تصاویر هوایی و زمینی با راهنمایی کاربر
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
Image-based 3D reconstructionAccuracy evaluation - ارزیابی دقتImage acquisition - تهیه تصویرGeoreferencing - جغرافیاییStructure-from-motion - ساختار از حرکتFiducial markers - نشانگرهای افقیMapping - نقشه برداریUnmanned aerial vehicles - وسایل نقلیه هوایی بدون سرنشینCamera Calibration - کالیبراسیون دوربین
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
During the last decades photogrammetric computer vision systems have been well established in scientific and commercial applications. Recent developments in image-based 3D reconstruction systems have resulted in an easy way of creating realistic, visually appealing and accurate 3D models. We present a fully automated processing pipeline for metric and geo-accurate 3D reconstructions of complex geometries supported by an online feedback method for user guidance during image acquisition. Our approach is suited for seamlessly matching and integrating images with different scales, from different view points (aerial and terrestrial), and with different cameras into one single reconstruction. We evaluate our approach based on different datasets for applications in mining, archaeology and urban environments and thus demonstrate the flexibility and high accuracy of our approach. Our evaluation includes accuracy related analyses investigating camera self-calibration, georegistration and camera network configuration.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computer Vision and Image Understanding - Volume 157, April 2017, Pages 255-273
Journal: Computer Vision and Image Understanding - Volume 157, April 2017, Pages 255-273
نویسندگان
Markus Rumpler, Alexander Tscharf, Christian Mostegel, Shreyansh Daftry, Christof Hoppe, Rudolf Prettenthaler, Friedrich Fraundorfer, Gerhard Mayer, Horst Bischof,