基于RGB-D传感器的三维路面表面重建
计算机视觉与模式识别
2019-07-15 v2 图像与视频处理
摘要
路面管理系统的核心程序是数据收集。用于此目的的现代技术，如基于点的激光器和激光扫描仪，其购买、操作和维修过于昂贵。因此，发展中国家的城市官员很少有可能使用这些设备来进行数据收集。本文旨在介绍一种具有成本效益的技术，可用于路面病害数据收集和三维路面表面重建。本研究所应用的技术是Kinect传感器，它不仅具有成本效益，而且精度足够。Kinect传感器可以同时记录深度图像和彩色图像。设计了一辆小车来安装一组Kinect传感器。通过奇异值分解（SVD）算法对相机进行标定并校正所采集表面的坡度。然后，提出了一种利用SURF（加速稳健特征）和MSAC（M估计样本共识）算法拼接RGB-D（红绿蓝深度）图像以创建路面表面三维结构的方法。最后，提取横向剖面，并进行了一些现场实验以评估所提方法在检测路面表面缺陷方面的可靠性。
引用
@article{arxiv.1907.04124,
title = {3D pavement surface reconstruction using an RGB-D sensor},
author = {Ahmadreza Mahmoudzadeh and Sayna Firoozi Yeganeh and Amir Golroo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.04124},
year = {2019}
}
备注
5 pages, 7 Figures