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THE FEASIBILITY OF 3D POINT CLOUD GENERATION FROM SMARTPHONES

机译：智能手机3D点云生成的可行性

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This paper proposes a new technique for increasing the accuracy of direct geo-referenced image-based 3D point cloud generated from low-cost sensors in smartphones. The smartphone's motion sensors are used to directly acquire the Exterior Orientation Parameters (EOPs) of the captured images. These EOPs, along with the Interior Orientation Parameters (IOPs) of the camera/phone, are used to reconstruct the image-based 3D point cloud. However, because smartphone motion sensors suffer from poor GPS accuracy, accumulated drift and high signal noise, inaccurate 3D mapping solutions often result. Therefore, horizontal and vertical linear features, visible in each image, are extracted and used as constraints in the bundle adjustment procedure. These constraints correct the relative position and orientation of the 3D mapping solution. Once the enhanced EOPs are estimated, the semi-global matching algorithm (SGM) is used to generate the image-based dense 3D point cloud. Statistical analysis and assessment are implemented herein, in order to demonstrate the feasibility of 3D point cloud generation from the consumer-grade sensors in smartphones.
机译：本文提出了一种新的技术，用于提高智能手机中低成本传感器产生的直接地理引用的基于图像的3D点云的准确性。智能手机的运动传感器用于直接获取捕获图像的外部方向参数（EOPS）。这些EOPS以及相机/手机的内部方向参数（IOPS）用于重建基于图像的3D点云。但是，由于智能手机运动传感器遭受了差的GPS精度，累积漂移和高信号噪声，因此经常导致3D映射解决方案不准确。因此，在每个图像中可见的水平和垂直线性特征被提取并用作束调整过程中的约束。这些约束校正3D映射解决方案的相对位置和方向。一旦估计增强型EOPS，半全局匹配算法（SGM）用于生成基于图像的密集3D点云。本文实施了统计分析和评估，以展示智能手机中的消费者级传感器的3D点云生成的可行性。

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