Визульная локализация камеры в режиме реального времени. Обзор современных систем

В этой статье рассматривается одна из ключевых проблем компьютерного зрения: визуальная локализация камеры в реальном времени в неизвестной среде. Локализация камеры применяется во многих областях: робототехника, беспилотные автомобили и распознавание лиц. Другое применение - системы виртуальной реальности (VR). Например, при трансляции автомобильных гонок с дополнительными метками VR на автомобилях, Первое, что нужно знать, это положение и ориентация камеры. Не всегда можно полагаться на GPS при локализации камеры. Из-за плохих погодных условий, плотной застройки и других факторов GPS не может точно определить местоположение. камеры. В этих условиях применяются решения по визуальной локализации камеры в реальном времени. Сначала в сообществе компьютерного зрения эти системы назывались визуальной одометрией (VO), а в робототехнике как системы одновременной локализации и картирования (SLAM). Дан обзор и метрический анализ передовых систем SLAM, способных локализовать камеру в условиях сильных перспективных искажений, высоко рефлективных поверхностей и быстро меняющихся условий.

Real-time visual camera localization. Overview of the modern systems

This paper reviews one of the key problems of computer vision: real time visual camera localization in unknown environment. Camera localization is applied in a lot of fields: robotics, unmanned vehicles, face recognition and verification. The other promising application of camera localization is Virtual Reality (VR) systems. For example, broadcasting the car racing with additional VR labels on the cars, the first thing you need to know is the position and orientation of the camera. It is not always possible to rely on GPS in camera localization. Due to bad weather conditions, dense buildings construction and other factors, the GPS fails to accurately localize the position of the camera. In these conditions the visual real-time camera localization solutions are proposed. By first, in computer vision community these systems were named as Visual Odometry (VO), and in robotics as Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) systems. An overview and the metric analysis of advanced SLAM systems capable of camera localization in conditions of strong perspective distortion, of highly reflective surfaces, and of rapidly changing environments is given.