研究目的
设计一个用于运动恢复结构计算的嵌入式视觉系统，通过视频帧实现场景深度重建以支持无人机导航，重点在于实时处理。
研究成果
所实现的SFM?？槟艹晒Χ?280x720@60fps视频进行实时场景几何估计，从而以简化硬件实现高性价比的无人机导航。但研究发现其在质量上存在权衡且依赖运动条件，这表明它可作为对高精度要求不高的应用的一种替代方案。
研究不足
由于RANSAC迭代次数减少导致结果质量下降；系统性能取决于车辆速度和相机角度；3D质量低于立体视觉；针对要求较低的系统进行了优化。
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[IEEE 2018年信号与图像处理设计与架构会议（DASIP）- 葡萄牙波尔图（2018.10.10-2018.10.12）] 2018年信号与图像处理设计与架构会议（DASIP）- 用于无人机导航的SFM?？槿碛布迪盅菔?/a>
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[IEEE 2018年信号与图像处理设计与架构会议（DASIP）- 葡萄牙波尔图（2018.10.10-2018.10.12）] 2018年信号与图像处理设计与架构会议（DASIP）- 用于无人机导航的SFM?？槿碛布迪盅菔?
DOI：10.1109/DASIP.2018.8596937
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
本文介绍了一种用于运动恢复结构（SFM）计算的嵌入式视觉系统设计。该方案基于移动相机采集的两帧连续视频图像实现场景深度重建。?？椴捎肵ilinx Zynq片上系统（SoC）开发，分为硬件与软件两部分：可编程逻辑（PL）主要用于特征点检测与匹配，基础矩阵估计与三角测量则在基于ARM的处理系统（PS）中执行。该?？樽ㄓ糜谖奕嘶║AV）导航——包括自主飞行与着陆任务。系统可实时处理1280×720像素@60帧/秒的视频流。
作者：
Karol Radwan，Tomasz Kryjak，Marek Gorgon
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