Monocular VO Based on Deep Siamese Convolutional Neural Network
المؤلفون المشاركون
Ding, Fuguang
Zhou, Jiajia
Wang, Hongjian
Xiao, Yao
Ban, Xicheng
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-03-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Deep learning-based visual odometry systems have shown promising performance compared with geometric-based visual odometry systems.
In this paper, we propose a new framework of deep neural network, named Deep Siamese convolutional neural network (DSCNN), and design a DL-based monocular VO relying on DSCNN.
The proposed DSCNN-VO not only considers positive order information of image sequence but also focuses on the reverse order information.
It employs supervised data-driven training without relying on any modules in traditional visual odometry algorithm to make the DSCNN to learn the geometry information between consecutive images and estimate a six-DoF pose and recover trajectory using a monocular camera.
After the DSCNN is trained, the output of DSCNN-VO is a relative pose.
Then, trajectory is recovered by translating the relative pose to the absolute pose.
Finally, compared with other DL-based VO systems, we demonstrate the proposed DSCNN-VO achieve a more accurate performance in terms of pose estimation and trajectory recovering through experiments.
Meanwhile, we discuss the loss function of DSCNN and find a best scale factor to balance the translation error and rotation error.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Hongjian& Ban, Xicheng& Ding, Fuguang& Xiao, Yao& Zhou, Jiajia. 2020. Monocular VO Based on Deep Siamese Convolutional Neural Network. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142870
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Hongjian…[et al.]. Monocular VO Based on Deep Siamese Convolutional Neural Network. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142870
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Hongjian& Ban, Xicheng& Ding, Fuguang& Xiao, Yao& Zhou, Jiajia. Monocular VO Based on Deep Siamese Convolutional Neural Network. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142870
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1142870
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر