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首页> 外文期刊>Automatic Control, IEEE Transactions on >Distributed 3-D Localization of Camera Sensor Networks From 2-D Image Measurements
【24h】

Distributed 3-D Localization of Camera Sensor Networks From 2-D Image Measurements

机译：通过2D图像测量实现相机传感器网络的分布式3D本地化

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摘要

In this paper we propose distributed algorithms that use 2-D image measurements to estimate the absolute 3-D poses of the nodes in a camera network, with the purpose of enabling higher-level tasks such as tracking and recognition. We assume that pairs of cameras with overlapping fields of view can estimate their relative 3-D pose (rotation and translation direction) using standard computer vision techniques. The solution we propose combines these local, noisy estimates into a single consistent localization. We derive our algorithms from optimization problems on the manifold of poses. We provide theoretical results on the convergence of the algorithms (choice of the step-size, initialization) and on the properties of their solutions (sensitivity, uniqueness). We also provide experiments on synthetic and real data. Interestingly, our algorithm for estimating the rotation part of the poses shows some degree of robustness to outliers.
机译：在本文中，我们提出了一种分布式算法，该算法使用2-D图像测量来估计摄像机网络中节点的绝对3-D姿态，以实现更高级别的任务（例如跟踪和识别）。我们假设使用标准计算机视觉技术，成对的具有重叠视场的摄像机可以估计其相对的3D姿势（旋转和平移方向）。我们建议的解决方案将这些局部的，嘈杂的估计值合并到一个一致的局部中。我们从各种姿势的优化问题中得出算法。我们提供有关算法收敛性（步长选择，初始化）及其解法属性（灵敏度，唯一性）的理论结果。我们还提供有关合成和真实数据的实验。有趣的是，我们用于估计姿势旋转部分的算法对异常值显示出一定程度的鲁棒性。

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