선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 3차원 지도를 만드는 방법과 동일하게 현재 위치에서 RGB-D 센서를 사용하여 획득한 정보를 가지고 카메라 포즈를 계산할 수 있지만, 무인 비행체와 같이 무게에 민감한 장치에 위치 추적하기 위해 RGB-D 센서와 같은 무거운 카메라를 탑재하기는 어렵다. 따라서 본 논문에서는 소형 카메라를 통해 얻은 2차원 이미지를 사용하여 기존에 생성한 3차원 지도에서의 위치를 얻는 방법을 사용하고자 한다.
- Drone 쿼드로터를 통해 실제 무인기 내에서 다양한 센서 정보와 마크 영상을 융합하여 보다 정확한 위치 인식 방법에 대해 제안한다. 마지막으로 마크 없이 순수 영상만을 가지고 3차원 지도를 생성하고 이를 기반으로 현재 위치를 파악하는 기술에 대해 소개한다.
- 한편 공간상에서 이동하는 비행체가 위치 정보를 확보하기 위해서는 공간 정보가 필요하다. 본 논문에서는 공간 정보를 얻기 위해 RGB-D 센서를 사용하여 3차원 지도를 생성하고, 이를 기반으로 위치를 확인하는 방법에 대해 소개한다.
- 본 논문에서는 영상 기반 위치 인식 방법에 대해 소개한다. 우선, 가상 현실 연구 분야에서 소개한 마크 영상만을 가지고 현재 위치를 파악하는 기술을 소개하고, 이를 기반으로 AR.
- 본 논문에서는 영상 기반 위치 인식 시스템을 구현하기 위해 다양한 방법을 소개하였다. 우선 컴퓨터 비전 분야에서 활용하는 순수 영상 기반의 위치인식 방법에 대해 설명하였다.
- 본 논문에서는 영상 기반 위치 인식 시스템을 구현하기 위해 다양한 방법을 소개하였다. 우선 컴퓨터 비전 분야에서 활용하는 순수 영상 기반의 위치인식 방법에 대해 설명하였다. 이 경우 어두운 환경 혹은 카메라의 성능에 따라 정확도에 많은 영향을 미친다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.