Real-time surface of revolution reconstruction on dense SLAM

Abstract : We present a fast and accurate method for reconstructing surfaces of revolution (SoR) on 3D data and its application to structural modeling of a cluttered scene in real-time. To estimate a SoR axis, we derive an approximately linear cost function for fast convergence. Also, we design a framework for reconstructing SoR on dense SLAM. In the experiment results, we show our method is accurate, robust to noise and runs in real-time.
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Communication dans un congrès
3D Vision Conference 2016, Oct 2016, Palo Alto, United States. 2016, 〈http://3dv.stanford.edu〉
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Contributeur : Guillaume Moreau <>
Soumis le : jeudi 27 octobre 2016 - 20:26:01
Dernière modification le : jeudi 15 novembre 2018 - 11:59:01

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Liming Yang, Hideaki Uchiyama, Jean-Marie Normand, Guillaume Moreau, Hajime Nahagara, et al.. Real-time surface of revolution reconstruction on dense SLAM. 3D Vision Conference 2016, Oct 2016, Palo Alto, United States. 2016, 〈http://3dv.stanford.edu〉. 〈hal-01389060〉

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