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Reprise du message précédent

Voila une séquence d'images d'un drone dans la forêt ...


https://www.youtube.com/watch?v=Kt0mkFYX45A

Le drone vole très lentement par rapport à la cadence d'acquisition qui est de 30 images par seconde. Il est donc d'autant mieux possible d'observer la trajectoire et le relief visible. Les images successives de la séquence sont très corrélées. Il n'est pas nécessaire de réinitialiser souvent le choix de l'image de référence au cours du temps, car la corrélation entre celle-ci et ses suivantes reste longtemps au dessus du seuil de 60% fixé pour la réinitialisation.

Voila une séquence d'images d'un drone dans la forêt ...


https://www.youtube.com/watch?v=hFcDUU626po

Ces calculs d'inertie optique 3D, sur les images ressemblent à une méthode SLAM (Simultaneous Localization And Mapping). Nous obtenons en effet à la fois la localisation (trajectoire) et le relief visible (carte de profondeur en 3D).


https://skfb.ly/pFx6u

Mais nous avons affaire à une séquence d'images monoculaire (une seule caméra) et non stéréoscopique (vision humaine).

Le "pendule optique" qui est présenté dans cette page, est une configuration où la caméra observe la scène en vue de dessus. Ici il s'agit du même algorithme de vision artificielle avec un drone qui enregistre la séquence d'images en vue de face ...

Ceci est une séquence d'images d'un promeneur dans la forêt. Cette scène est observée par un drone suiveur :


https://www.youtube.com/watch?v=b4aTYv7A1lM

Le déplacement de la caméra est estimé dans les images, par une mesure de mouvement dominant projectif. La présence du randonneur dans la séquence d'images ne gêne pas l'estimation de trajectoire, car le personnage occupe une place dans le champ de vision qui n'est pas dominante. Le mouvement dominant correspond lui au défilement du décors, c'est à dire celui de la caméra observatrice par rapport à la forêt.