与FAST类似,ORB算法修改了原始的BRIEF方法以实现方向不变性。为了简化这个任务,一旦确定了每个描述符所属特征的方向,ORB使用这些值来规范化描述符的方向。 在匹配阶段,ORB采用基于描述符位子集的简单哈希函数。算法将图像中的每个描述符分配到多个哈希桶中。为了匹配新帧中的描述符,ORB计算它将映射到哪些桶,并将其与...
ORB-SLAM2是该领域的一种基准方法,但是ORB-SLAM2中描述子的计算非常耗时,并且必须选择图像作为关键帧,否则描述子无法重用。为了克服这些问题,本文提出了一种轻量型、高效率的fast orb-slam,可以在不需要计算描述子的情况下跟踪相邻帧之间的关键特征点。为此,提出了一种基于稀疏光流的由粗到细关键点描述子匹配方法。
在集成了Ceva SensPro DSP的SoC(系统片上集成电路)上运行时,基于ORB的SLAM实现比仅仅使用该芯片中集成的CPU运行快30倍。 在2024年的消费电子展(CES)上,我们展示了一款Van Gogh Imaging公司采用我们的ORB库并在SensPro上运行的视觉SLAM解决方案。如欲了解更多有关如何在您的计算机视觉项目中使用我们的ORB库、Ceva SLA...
与FAST类似,ORB算法修改了原始的BRIEF方法以实现方向不变性。为了简化这个任务,一旦确定了每个描述符所属特征的方向,ORB使用这些值来规范化描述符的方向。 在匹配阶段,ORB采用基于描述符位子集的简单哈希函数。算法将图像中的每个描述符分配到多个哈希桶中。为了匹配新帧中的描述符,ORB计算它将映射到哪些桶,并将其与...
ORB-SLAM2时该领域的一种基准方法,但是,它会花费大量时间来计算描述符,除非选择帧作为关键帧,否则这些描述符永远不会被重用。为了克服这些问题,我们提出了一种轻量级且效率高的Fast ORB SLAM,因为它不需要计算描述符就可以跟踪相邻帧之间的关键点。为此,提出了一种基于稀疏光流的两级描述符相关关键点匹配方法。在第...
同步定位和绘图(SLAM)算法,属于导航类型,需要在传感阶段进行复杂的图像处理,以检测特征。这些算法必须实时执行,并且需要快速完成特征检测。定向FAST和旋转BRIEF,即ORB算法,于2011年推出,是其中一种较快的特征检测算法。尽管如此,成本和功耗限制意味着底层硬件必须高效运作,软件必须同样经过优化,并且为了提高开发者的工作...
2. Fast ORB SLAM各模块 大体框架下的各个模块,例如地图结构、三大线程、闭环部分以及相机运动模型都与ORB-SLAM2并无太大区别,存在差异的只是一些为了运算速度改变的参数和小方法,具体可细看论文得知,目前代码还未开源。 3.与描述符无关的关键点匹配算方法 ...
优势:计算复杂度极低,适合实时应用(如视频跟踪、移动端SLAM)。 缺点:仅检测角点位置,不提供尺度与方向信息,且对噪声敏感,需依赖后续算法(如ORB)补全描述子。 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF) ORB 是对 FAST 和 BRIEF 算法的融合与改进,通过引入方向性与旋转不变性,解决了 FAST 缺乏描述能力及 BRIEF 对旋...
FastORB-SLAM发布于 2020-09-03 19:32 · 3256 次播放 赞同102 条评论 分享收藏喜欢 举报 同时定位和地图构建(SLAM)视觉SLAM十四讲(书籍)视觉里程计(Visual Odometry)机器视觉视觉惯性里程计(VIO)三维视觉 写下你的评论... 2 条评论 默认 最新 vvcic1 Great work! BTW, whats...
ORB_SLAM3中的描述子像素点位对坐标 ORB是以上两种特征检测方式的升级拓展,一是提升了旋转不变性,二是对检测点位的选取进行了优化。在ORB中,首先使用FAST算法快速定位关键点,如下图所示[4]。但是FAST特征并不具备尺度不变性与旋转不变性,为此我们通过图像金字塔与图像质心距的方式来处理上述问题。