多平面重建视觉 SLAM 编程优化基于图割

最新推荐文章于 2025-11-26 15:49:07 发布

后端架构魔术师

最新推荐文章于 2025-11-26 15:49:07 发布

阅读量99

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：平面人工智能自动驾驶编程

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HackCyberX/article/details/132946508

编程专栏收录该内容

414 篇文章 ¥29.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何利用图割优化技术改进多平面重建的视觉SLAM系统。通过将场景分割成多个平面并进行图割优化，可以消除误匹配，提高重建的准确性和鲁棒性。文章提供了基于开源库ORB-SLAM2的简化SLAM系统示例，以及图割优化的多平面重建步骤，强调了在实际实现中需要考虑的细节和调整。

视觉 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种利用相机图像进行同时定位和建图的技术。在传统的视觉 SLAM 中，通常假设场景是由平面组成的，但实际场景中往往存在多个平面，如墙壁、地板和天花板等。针对多平面场景，基于图割优化的方法可以提高重建的准确性和鲁棒性。本文将介绍如何利用图割优化实现多平面重建视觉 SLAM，并提供相应的源代码。

首先，我们需要搭建一个基本的视觉 SLAM 系统。在这个系统中，我们利用相机采集的图像序列进行定位和建图。这里我们使用开源的视觉 SLAM 库，如ORB-SLAM2，作为基础框架。以下是一个简化的 SLAM 系统示例代码：

import ORB_SLAM2

def visual_SLAM(images):
    slam = ORB_SLAM2.SLAM(

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

后端架构魔术师

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

计算机视觉与深度学习 | SLAM国内外研究现状

尘世冰封的专栏

10-10

2424

随着计算机技术和电气电子技术的进步，机器人在制造业、医疗、教育、服务业等领域得到广泛应用。正如图1.1所示，机器人在汽车、电子、食品等制造业中得到广泛应用，可以完成物品装配、危险物的搬运与喷涂、精密焊接等工作，提高生产效率。同时减少人员受伤的风险，取代一些繁琐、重复、危险或需要高精度的工作，减少人力劳动，释放人力资源，提高产品质量。在医疗行业中，机器人可以用于手术、康复、护理、病房管理等方面，为患者提供更安全、精确和高效的医疗服务。在农业领域中，机器人可以用于作物种植、喷洒农药、采摘、运输等方面，提高农业生

视觉/视觉惯性SLAM最新综述：领域进展、方法分类与实验对比

qq_29462849的博客

07-21

3389

Visual and Visual-Inertial SLAM: State of the Art, Classification,and Experimental Benchmarkin...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

图像重建:从多个视角重建三维模型

AI天才研究院

01-23

2453

1.背景介绍图像重建是计算机视觉和计算机图形学领域中的一个重要研究方向，它涉及从多个视角收集的数据来重建三维场景。这篇文章将从背景、核心概念、算法原理、实践、应用场景、工具推荐、总结和常见问题等多个方面进行全面的介绍。 1. 背景介绍图像重建是指从多个不同视角的二维图像中重建出三维场景的过程。这一技术在虚拟现实、自动驾驶、机器人导航等领域具有重要应用价值。图像重建的核心问题是如何从有限的...

基于图割优化的多平面重建视觉 SLAM（ISMAR2021）

qq_29462849的博客

08-22

682

本文来自于AR领域最著名的学术会议ISMAR，结合了之前介绍过的图割理论。作者提出了一种语义平面 SLAM 系统，该系统使用来自实例平面分割网络的线索来改进位姿估计和映射。虽然主流方法是使...

【三维重建】结合深度学习的三维重建/SLAM（一）

热门推荐

格物致知

03-03

1万+

经典的计算机视觉问题是3-D重建。基本上可以分成两种路径：一是多视角重建，二是运动重建。前者有一个经典的方法是多视角立体视觉（MVS，multiple view stereo），就是多帧的立体匹配，这样采用CNN模型来解决也合理。传统MVS的方法可以分成两种：区域增长（region growing）和深度融合（depth-fusion）。soccor on tabke 等效果惊艳，在现有的5G...

SLAM代码（三维重建）

何必浓墨重彩

10-01

1万+

三维重建的一般步骤 - 特征点对计算基础矩阵。 - 根据基础矩阵计算相机矩阵 - 对于内个点对计算点在3D空间的位置。 The Fundamental Matrix Song本文主要介绍三维重建的初始值的估计方法（三角测量triangulation）这样看来三维重建综合了几个问题（包括上述三角测量，以及其他的问题包括基础矩阵估计，），如下图所示采用光束平差法对射影空间下的多个相机运动

PlanarSLAM：基于结构化约束的视觉SLAM

3D视觉工坊

08-04

1290

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达引言在我们所熟知经典SLAM系统，以ORB-SLAM为代表的通过特征点法在相机位姿估计方面有很好的表现，但在一些人为构造的弱纹理环境下...

一文详解高精地图构建与SLAM感知优化建图策略

3D视觉工坊

03-11

9308

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者 |Aimee高精度地图对自动驾驶系统功能研发的影响已经越来越明显，整体上来讲主要包含但不仅限于提升车端感知性能、拓展自动驾驶新...

基于ROS机器人的3D物体识别与三维重建(四）视觉SLAM基础（十四讲学习记录）

Ray Home

12-22

4656

视觉SLAM基础理论1 引言2 视觉里程计2.1 特征点法VO（1）对极几何与三角量测（2）PnP问题（3）ICP迭代最近点法2.2 直接法VO3 后端优化3.1 BA与非线性优化3.2 基于位姿图的优化3.3 图优化与G2O4 回环检测4.1 回环检测介绍4.2 词袋模型与字典4.3 相似性5 建立三维地图4.1 Mapping介绍4.2 RGB-D建图理论（1）点云地图（2）八叉树地图（3）纹理地图（4）TSDF地图 1 引言机器人进行各种功能任务的基础便是物体识别和环境感知，在前面章节已经对物体识

论文简述 | TextSLAM:具有平面文本特征的视觉SLAM

3D视觉工坊

11-03

1022

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达1摘要我们建议将人工场景中的文本对象紧密集成到可视化SLAM中,基于文本的视觉SLAM的核心思想是将每个检测到的文本视为一个平面特征...

视觉SLAM⑥---非线性优化

qq_41694024的博客

05-11

4182

主要目标： 1.理解最小二乘法的含义和处理方式。 2.理解高斯牛顿法(Gauss-Newton's method)、列文伯格—马夸尔特方法(Levenburg- -Marquadt's method）等下降策略。 3．学习Ceres库和g2o库的基本使用方法。

2022最新！视觉SLAM综述（多传感器/姿态估计/动态环境/视觉里程计）

CV_Autobot的博客

10-31

4316

近年来，基于视觉的传感器在SLAM系统中显示出显著的性能、精度和效率提升。在这方面，视觉SLAM（VSLAM）方法是指使用相机进行姿态估计和地图生成的SLAM方法。许多研究工作表明，VSLAM优于传统方法，传统方法仅依赖于特定传感器，例如激光雷达，即使成本较低。VSLAM利用不同的摄像机类型（例如单目、双目和RGB-D），在不同的数据集（例如KITTI、TUM RGB-D和EuRoC）和不同的环境（例如，室内和室外）中进行测试，并采用了多种算法和方法论，以更好地解析环境。

裸眼3D原理浅析AI如何生成平面裸眼3D图像以科幻战士破框而出为例

专注于全栈开发领域

11-25

324

本文深入探讨了裸眼3D技术的核心原理，包括视差、深度感知和图像分割等概念，并详细解析了如何利用AI技术从平面图像生成裸眼3D效果。以“科幻战士破框而出”为例，文章介绍了AI生成裸眼3D图像的具体步骤、关键技巧和实际应用，帮助读者理解这一前沿技术的实现方式与潜在价值。

COMSOL 经典平面手性光学仿真，BIC 最大平面手性，包含能带，Q因子，正入射斜入射琼斯...

2503_94141438的博客

11-24

161

这时候的电磁场分布会呈现出完美的对称破缺特征，就像被拧过的麻花一样充满艺术感（虽然本质上还是麦克斯韦方程组的杰作）。平面手性结构在光学领域总能玩出点"骚操作"，比如最近火热的BIC（连续谱束缚态）和手性耦合的联姻。COMSOL 经典平面手性光学仿真，BIC 最大平面手性，包含能带，Q因子，正入射斜入射琼斯矩阵透射谱，动量空间（布里渊区）偏振场分布，磁场分布，面上箭头。注意getReal()后面的索引3对应的是自定义的手性计算变量，具体得看你的物理场设置。

【探索实战】Kurator 打造“一套控制平面管全国集群”：从本地 POC 到多云实践

YJlio的博客

11-25

276

【摘要】本文分享了Kurator分布式云原生平台的实战经验，展示了如何通过单一控制平面管理多云多集群环境。Kurator整合Karmada、Istio等主流开源组件，提供集群生命周期管理、GitOps应用分发、统一流量治理和监控等能力。作者通过三集群实验环境验证了Kurator的核心功能：基于Cluster API实现声明式集群管理、通过FleetApplication实现多集群应用分发、集成Istio进行跨集群流量治理，以及利用Thanos构建统一监控体系。实践表明，Kurator有效降低了多云环境管理复

基于学习的人工智能（1）为什么学习？

致力于大数据+AI 的应用创新。

11-24

289

学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。

三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效

CalebLXL的博客

11-24

866

走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。

（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）

2501_92808811的博客

11-25

622

在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。

信息检索13