360-DFPE：利用单目 360 布局进行直接平面图估计
计算机视觉与模式识别
2022-05-10 v3
摘要
我们提出 360-DFPE，一种顺序平面图估计方法，其直接以 360 图像作为输入，无需依赖主动传感器或 3D 信息。我们的方法利用了单目视觉 SLAM 方案与单目 360 房间布局方案之间的松耦合集成，二者分别估计相机位姿与布局几何。由于我们的任务是通过单目图像顺序捕获平面图，整个场景结构、房间实例与房间形状均未知。为应对这些挑战，我们首先通过构建熵最小化过程来处理视觉里程计与布局几何之间的尺度差异，使我们能够在事先不知晓整个场景的情况下直接对齐 360 布局。其次，为顺序识别各个房间，我们提出一种新颖的房间识别算法，利用几何信息沿相机探索轨迹跟踪每个房间。最后，为估计房间的最终形状，我们提出一种具有迭代由粗到细策略的最短路径算法，其以更高精度与更快运行时间改进了先前的公式。此外，我们收集了一个具有挑战性的大规模场景新平面图数据集，提供点云与顺序 360 图像信息。实验结果表明，我们的单目方案相较于当前依赖主动传感器且需事先整个场景重建数据的 SOTA 算法取得了更优性能。
引用
@article{arxiv.2112.06180,
title = {360-DFPE: Leveraging Monocular 360-Layouts for Direct Floor Plan Estimation},
author = {Bolivar Solarte and Yueh-Cheng Liu and Chin-Hsuan Wu and Yi-Hsuan Tsai and Min Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.06180},
year = {2022}
}
备注
IEEE RA-L 2022