LOF：基于光流的结构感知线跟踪
计算机视觉与模式识别
2021-09-20 v1 机器人学
摘要
与点相比，线提供了关于环境显著更丰富的几何结构信息，因此线在近年来的视觉里程计（VO）工作中被广泛使用。由于基于线的VO利用线跟踪结果进行定位与建图，线跟踪是VO中的关键组成部分。尽管最先进的线跟踪方法已取得很大进展，它们仍严重依赖于线检测或预测得到的线段。为了缓解上述依赖，以更高的计算效率完整、准确且鲁棒地跟踪线段，我们提出了一种完全基于光流（Optical Flow, LOF）的结构感知线跟踪算法。首先，我们提出一种基于梯度的策略，在线上的适合线光流计算的像素进行采样。然后，为了通过充分利用线上采样点之间的结构关系并对被其他物体遮挡的采样点的影响进行有效去除来对齐线，我们提出了一种两步式结构感知线段对齐方法。此外，我们提出一种线精炼方法，以精炼对齐后线段的方向、位置与端点。大量实验结果表明，所提出的LOF在线跟踪精度、鲁棒性与效率上均优于最先进性能，同时也提升了基于线的VO系统的定位精度与鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2109.08466,
title = {LOF: Structure-Aware Line Tracking based on Optical Flow},
author = {Meixiang Quan and Zheng Chai and Xiao Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.08466},
year = {2021}
}
备注
7 pages, 4 figures