Ortho-Fuse:基于中间光流估计的稀疏高分辨率作物健康图正射镶嵌生成
计算机视觉与模式识别
2025-10-14 v1 人工智能
摘要
基于人工智能的作物健康制图系统通过加速数据采集和降低成本,相较于传统监测方法具有显著优势。然而,其广泛普及仍受限于从稀疏航空影像数据集生成正射镶嵌的技术瓶颈。传统摄影测量重建需要70%-80%的图像间重叠率,以建立足够的特征对应关系来实现精确的几何配准。在资源受限条件下运行的人工智能系统难以始终达到这些重叠阈值,导致重建质量下降,从而削弱用户对自主监测技术的信心。本文提出Ortho-Fuse,一种基于光流的框架,能够在降低重叠要求的前提下生成可靠的正射镶嵌。我们的方法通过中间光流估计在相邻航空帧之间合成过渡影像,人为扩充特征对应关系以改善几何重建。实验验证表明,该方法将最低重叠要求降低了20%。我们进一步分析了精准农业中的采纳障碍,以识别增强人工智能监测系统融合应用的可行路径。
引用
@article{arxiv.2510.10360,
title = {Ortho-Fuse: Orthomosaic Generation for Sparse High-Resolution Crop Health Maps Through Intermediate Optical Flow Estimation},
author = {Rugved Katole and Christopher Stewart},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.10360},
year = {2025}
}
备注
6 Figures, 9 pages