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美橙互联网站建设,平台软件怎么制作开发,百度号码认证平台取消标记,动易做网站概述 本文提出了一种使用多摄像头图像跟踪任意三维点的新方法 MVTracker。 传统的单目方法容易受到深度模糊和屏蔽的影响#xff0c;因此很难在现实世界中高精度地跟踪三维点。 现有的多摄像头方法还需要 20 多个摄像头和顺序优化#xff0c;因此不切实际。 MVTracker 是首个…概述本文提出了一种使用多摄像头图像跟踪任意三维点的新方法 MVTracker。传统的单目方法容易受到深度模糊和屏蔽的影响因此很难在现实世界中高精度地跟踪三维点。现有的多摄像头方法还需要 20 多个摄像头和顺序优化因此不切实际。MVTracker 是首个数据驱动的多视角三维跟踪器可使用实际数量的摄像头如四个并支持在线处理。该方法整合了来自多个视角的特征和深度信息从而建立了三维特征点云并在此基础上使用 k 近邻搜索进行相关性计算。此外利用时空变换器模块进行的连续轨迹更新可实现长期三维点跟踪。经过 Panoptic Studio 和 DexYCB 等真实数据集的验证该方法的精确度明显高于传统方法是一种多功能、高效率的新型点跟踪平台。它为多功能、高效的点跟踪平台树立了新标准。建议的方法MVTracker 的核心思想是从多视角视频中生成统一的三维特征点云并计算其中的点对点相关性。使用 CNN 从每个帧中提取特征图并利用深度信息传感器得出或估算和摄像机参数将其投影到三维空间中。在由此构建的特征点云中使用 k 近邻搜索计算局部相关性并将外观相似性与空间偏移相结合用于跟踪。然后将其送入转换器转换器采用滑动窗口法处理时间序列通过自我关注机制依次更新点位置和特征。这种机制使系统对屏蔽和复杂运动具有鲁棒性。训练是在模拟数据Kubric 的 5000 个序列上进行的损失函数由位置误差和可见度判断的组合定义。与传统的三平面表示法相比三维点云表示法的信息损失更少而且对不同摄像机数量和排列方式的适应性更强。实验结果作者在多个数据集上评估了 MVTracker 的性能包括 Panoptic Studio、DexYCB 和 MV-Kubric。使用位置精度 (δavg)、中轨迹误差 (MTE)、闭塞精度 (OA) 和总体杰卡指数 (AJ) 对各项指标进行了比较。结果显示MVTracker 对 Panoptic Studio 的 AJ 为 86.0对 DexYCB 的 AJ 为 71.6均明显优于传统方法。特别是DexyCB 的中位误差低至 2.0 厘米。随着输入视图数量的增加它的性能也呈上升趋势8 个视图的 AJ 值达到 79.2。此外它对不同的深度估算源传感器原点、估算值具有鲁棒性当使用传感器深度时准确性进一步提高。推理速度达到 7.2 FPS表明 MVTracker 比传统的基于优化的方法更适合实时处理。从这些结果可以得出结论MVTracker 是一种很有前途的方法在实际应用中能够很好地兼顾精度、效率和通用性。