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    论文翻译 | 多鱼眼相机的全景SLAM

    提出了一种基于特征的全景图像序列同时定位和建图系统,该系统是在宽基线移动建图系统中从多鱼眼相机平台获得的.首先,所开发的鱼眼镜头校准方法结合了等距投影模型和三角多项式,以实现从鱼眼镜头到等效理想帧相机的高精度校准,这保证了从鱼眼镜头图像到相应全景图像的精确转换.其次我们开发了全景相机模型、具有特定反向传播误差函数的相应束调整以及线性姿态初始化算法.第三,实现的基于特征的SLAM由初始化、特征匹配、帧跟踪和闭环等几个特定的策略和算法组成,以克服跟踪宽基线全景图像序列的困难.我们在超过15公里轨迹的大规模彩信数据集和14000幅全景图像以及小规模公共视频数据集上进行了实验.

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    浅谈自动化摄影的一些技术

    自动化(Automation)是指机器设备、系统或过程(生产、管理过程)在没有人或较少人的直接参与下,按照人的要求,经过自动检测、信息处理、分析判断、操纵控制,实现预期的目标的过程。自动化技术广泛用于工业、农业、军事、科学研究、交通运输、商业、医疗、服务和家庭等方面。采用自动化技术不仅可以把人从繁重的体力劳动、部分脑力劳动以及恶劣、危险的工作环境中解放出来,而且能扩展人的器官功能,极大地提高劳动生产率,增强人类认识世界和改造世界的能力。拍摄设备的自动化,更多的体现在后期的处理功能上,例如多张照片的综合处理,目的也是为了大大提高出片的效率。首先是,针对照片的多重聚焦,通常来讲,需要摄影师分别聚焦拍摄产品不同的位置,之后导入到PohtoShop中进行进一步处理。添加描述添加描述1、在PS中打开这两张图片,并将两张图片放在同一个图层面板中。添加描述2、同时选中选中“图层1”和“图层2”图层,点击“编辑”——“自动混合图层”。 添加描述3、弹出的窗口中,选中“堆叠图像”,点击确定。添加描述4、这时候,2张照片就堆叠出了一张清晰照的效果。我们再看看图层面板中的2个图层后面都带上了蒙版,如果觉得堆叠出来的图片局部地方不够理想,就可以利用恢复工具在蒙版上进行更加细致的修改。添加描述添加描述而自动化是简化了这个过程,通过软件的特定设置,直接针对不同部位完成对焦拍摄,拍摄结束就可以直接由软件完成多张照片的合成,达到图片清晰的效果。省去PS的过程,大大提高效率。另外一个技术是全景化图像,把相机环360度拍摄的一组或多组照片拼接成一个全景图像。全景虚拟现实(也称实景虚拟)是基于全景图像的真实场景虚拟现实技术,它通过计算机技术实现全方位互动式观看真实场景的还原展示。在播放插件(通常Java或Quicktime、activex、flash)的支持下,使用鼠标控制环视的方向,可左可右可近可远。使观众感到处在现场环境当中,好像面前就有一个实物产品一样。全景由于它给人们带来全新的真实现场感和交互式的感受。它可广泛应用于三维电子商务,如在线的房地产楼盘展示、虚拟旅游、虚拟教育等领域。同样的,自动化摄影省去人工合成部份,并且让产品基于同一个位置,拍摄不同的角度,精准完成全景化的360度图片拼合,给出效率又高质量又好的效果。浅谈自动化摄影的一些技术

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    通过卫星和街道图像进行多模式深度学习,以测量城市地区的收入,拥挤度和环境匮乏

    摘要:以大规模和低成本收集的数据(例如卫星和街道图像)有可能显着提高分辨率,空间覆盖率和测量城市不平等现象的时间频率。对于给定的地理区域,通常可以使用来自不同来源的多种类型的数据。然而,由于联合使用方法上的困难,大多数研究在进行测量时都使用单一类型的输入数据。我们提出了两种基于深度学习的方法,以结合利用卫星图像和街道图像来测量城市不平等现象。我们以伦敦为例,对三项选定的产出进行了案例研究,每项产出均按十分位类别衡量:收入,人满为患和环境剥夺。我们使用平均绝对误差(MAE)将我们提出的多峰模型与相应的单峰模型的性能进行比较。首先,将卫星图块附加到街道级别的图像上,以增强对可获得街道图像的位置的预测,从而将精确度提高20%,10%和9%,以收入,人满为患和居住环境的十分位数为单位。据我们所知,第二种方法是新颖的,它使用U-Net体系结构以高空间分辨率(例如,在我们的实验中为伦敦的3 m×3 m像素)对城市中的所有网格单元进行预测。它可以利用全市范围内的卫星图像可用性,以及从可用的街道级别图像中获得的稀疏信息,从而将准确性提高6%,10%和11%。我们还显示了两种方法的预测图示例,以直观地突出显示性能差异。

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