Info
Meny
English
Logg inn
Søk etter prosjekter, resultater og personer
Søk etter prosjekter, resultater og personer
Historikk
Cristin-resultat-ID:
1831152
Sist endret:
13. januar 2022, 15:28
NVI-rapporteringsår:
2021
Resultat
Vitenskapelig artikkel
2021
Deep learning based keypoint rejection system for underwater visual ego-motion estimation
Marco Leonardi
Luca Fiori
og
Annette Stahl
Tidsskrift
Tidsskrift
IFAC-PapersOnLine
ISSN 2405-8963
e-ISSN 2405-8963
NVI-nivå 1
Finn i kanalregisteret
Om resultatet
Om resultatet
Vitenskapelig artikkel
Publiseringsår: 2021
Publisert online: 2021
Trykket: 2020
Volum: 53
Hefte: 2
Sider: 9471 - 9477
Open Access
Lenker
Lenker
original online (doi)
https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.2420
Institusjonsarkiv
hdl.handle.net/11250/2775039
Klassifisering
Klassifisering
Emneord
Robotsyn • Maskinlæring • Undervannsrobotikk • Robotikk
Beskrivelse
Beskrivelse
Engelsk
Tittel
Deep learning based keypoint rejection system for underwater visual ego-motion estimation
Sammendrag
Most visual odometry (VO) and visual simultaneous localization and mapping (VSLAM) systems rely heavily on robust keypoint detection and matching. With regards to images taken in the underwater environment, phenomena like shallow water caustics and/or dynamic objects like fishes can lead to the detection and matching of unreliable (unsuitable) keypoints within the visual motion estimation pipeline. We propose a plug-and-play keypoint rejection system that rejects keypoints unsuitable for tracking in order to obtain a robust visual ego-motion estimation. A convolutional neural network is trained in a supervised manner, with image patches having a detected keypoint in its center as input and the probability of such a keypoint suitable for tracking and mapping as output. We provide experimental evidence that the system prevents to track unsuitable keypoints in a state-of-the-art VSLAM system. In addition we evaluated several strategies aimed at increasing the inference speed of the network for real-time operations.
Vis
fullstendig beskrivelse
Bidragsytere
Bidragsytere
Marco Leonardi
Forfatter
ved Institutt for teknisk kybernetikk ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet
Luca Fiori
Forfatter
ved Università degli Studi di Siena
Annette Stahl
Forfatter
ved Institutt for teknisk kybernetikk ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet
1
-
3
av
3