运动融合

KinectFusion:使用移动深度相机进行实时三维重建和交互。KinectFusion允许用户手持和移动标准的Kinect摄像头,快速创建室内场景的详细3D重建。只有来自Kinect的深度数据被用来跟踪传感器的三维姿态,并实时重建几何精确的物理场景的三维模型。详细介绍了KinectFusion的功能,以及基于GPU的新型流水线。展示了核心系统用于低成本手持扫描、几何感知增强现实和基于物理的交互。新的扩展核心GPU管道演示对象分割和用户交互直接在传感器前面,没有降低相机跟踪或重建。这些扩展用于在任何地方实现实时多点触摸交互,允许任何平面或非平面重建的物理表面适合触摸。


zbMATH中的参考文献(参考文献12条)

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按年份排序(引用)

  1. 吕,吴越;刘立刚:基于协同进化的曲面重建(2020)
  2. 克莱因施密特,塞巴斯蒂安P。;Wagner,Bernardo:使用虚拟多模相机实现不同成像技术的空间融合(2018)
  3. 陆飞翔;周斌;陆丰;张裕;陈小武;赵勤平:用单深度相机重建大位移非刚性物体(2018)
  4. 斯拉夫切瓦,米罗斯拉夫;凯尔,瓦迪姆;纳瓦布,纳西尔;Ilic,Slobodan:SDF-2-SDF注册,用于从RGB-D数据进行实时三维重建(2018)
  5. 卡达姆比,阿丘塔;塔马兹扬,瓦吉;石伯欣;Raskar,Ramesh:使用几何约束极化法线的深度传感(2017)
  6. 可汗,萨尔曼H。;穆罕默德·本纳蒙;索黑尔,费多斯;托涅里,罗伯托;Naseem,Imran:《使用RGBD图像对室内场景进行语义标记的集成几何上下文》(2016)
  7. 卡夫,马立克;诺维基,米卡ł; 佩恩,鲁迪;施密特,亚当;斯克尔兹普奇ński,Piotr:移动机器人基于特征的自定位高效RGB-D数据处理(2016)
  8. 王军;谢倩;徐亚斌;周、涞水;叶楠:基于功能部件引导图匹配的杂乱室内场景建模(2016)
  9. 威尔科夫斯基,阿图尔;科努塔,托马斯;斯泰法ńczyk、Maciej;威斯康星州卡斯普尔扎克łodzimierz:使用RGB-D传感器高效生成3D surfel地图(2016)
  10. 佐尔赫ö菲尔,迈克尔;戴,安吉拉;因曼,马提亚斯;吴成雷;马克,口吃;提奥巴尔特,基督徒;ßner,Matthias:基于体积符号距离函数的着色细化(2015)
  11. 黄向生;陈兴浩;唐、陶;黄子玲:基于增量数据融合的人脸快速三维建模Marching cubes算法(2013)ioport公司
  12. š纳克,马特夫ž; 马特科,德拉戈;废话žč, 南非šo: 使用来自惯性传感器和高延迟视频系统的位置估计信息的四旋翼机悬停(2012)ioport公司