Trajectory Approximation of Video Based on Phase Correlation for Forward Facing Camera

📄 arXiv: 2312.12680v1 📥 PDF

作者: Abdulkadhem A. Abdulkadhem

分类: cs.CV, cs.GR, cs.MM, cs.RO

发布日期: 2023-12-20

💡 一句话要点

提出基于相位相关的视觉里程计轨迹近似方法，用于GPS拒止环境。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视觉里程计 轨迹估计 相位相关 动态链码 GPS拒止环境

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖空间特征，在噪声环境下鲁棒性较差，且通常需要相机标定信息。
  2. 利用连续帧的相位相关性提取信息，并提出动态链码方法，无需相机标定。
  3. 该系统在GPS拒止环境下，能够快速且鲁棒地估计相机轨迹，并可视化运动轨迹。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种在GPS拒止环境下，利用视觉里程计从相机传感器提取轨迹的创新方法。该系统以安装在车辆上的前置摄像头拍摄的视频为输入，输出为表示相机轨迹的链码。该方法包括几个关键步骤：首先，利用视频连续帧之间的相位相关性提取关键信息；其次，提出一种名为“动态链码”的新型链码方法，该方法基于相位相关性得到的x轴位移值；第三步，通过建立阈值并提取相应的链码来确定方向变化（前进、左转、右转）。提取的代码存储在缓冲区中以供进一步处理。该系统优于依赖空间特征的传统方法，在噪声环境中表现出更高的速度和鲁棒性。重要的是，该方法无需外部相机标定信息。此外，通过结合视觉里程计，该系统提高了相机运动估计的准确性，从而更全面地了解轨迹动态。最后，系统最终可视化归一化的相机运动轨迹。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决GPS拒止环境下，如何仅利用前置摄像头视频准确估计车辆轨迹的问题。现有方法通常依赖于提取和匹配视频帧中的空间特征，例如角点或SIFT特征。这些方法在光照变化、运动模糊或遮挡等噪声环境下鲁棒性较差，并且通常需要预先进行相机标定，限制了其应用范围。

核心思路：论文的核心思路是利用相位相关性来估计连续帧之间的平移运动，并基于此构建一种动态链码来表示车辆的轨迹。相位相关性对光照变化和噪声具有较强的鲁棒性，并且可以直接估计平移运动，无需复杂的特征提取和匹配过程。通过动态链码，可以将连续的平移运动转化为离散的方向变化，从而简化轨迹表示和分析。

技术框架：该方法的整体流程如下：1) 输入前置摄像头拍摄的视频；2) 对连续帧进行相位相关性分析，提取x轴方向的位移值；3) 基于x轴位移值，利用动态链码方法生成链码序列，表示车辆的运动方向（前进、左转、右转）；4) 将链码序列存储在缓冲区中；5) 利用视觉里程计进一步优化轨迹估计；6) 可视化归一化的相机运动轨迹。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了“动态链码”的概念。传统的链码通常基于图像像素的邻域关系来编码形状或轮廓。而动态链码则基于连续帧之间的运动信息来编码轨迹。这种方法能够有效地将连续的运动信息转化为离散的符号表示，从而简化轨迹分析和存储。此外，该方法无需相机标定，使其更易于部署和应用。

关键设计：动态链码的关键设计在于如何根据x轴位移值确定运动方向。论文通过设置阈值来区分前进、左转和右转。具体的阈值设置可能需要根据实际应用场景进行调整。此外，视觉里程计的融合也是一个关键设计，可以进一步提高轨迹估计的准确性。具体的视觉里程计算法和参数设置未知。

📊 实验亮点

论文提出的方法在GPS拒止环境下，仅使用前置摄像头视频即可实现车辆轨迹估计。该方法无需相机标定，并且在噪声环境中表现出较强的鲁棒性。虽然论文中没有提供具体的性能数据和对比基线，但强调了该方法优于依赖空间特征的传统方法，并且通过视觉里程计的融合进一步提高了轨迹估计的准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于无人驾驶、机器人导航、增强现实等领域。在GPS信号受限或无法使用的场景下，例如室内环境、隧道、矿井等，该方法可以为车辆或机器人提供可靠的定位和导航信息。此外，该方法还可以用于分析车辆或行人的运动模式，为交通管理和安全监控提供支持。

📄 摘要（原文）

In this paper, we introduce an innovative approach for extracting trajectories from a camera sensor in GPS-denied environments, leveraging visual odometry. The system takes video footage captured by a forward-facing camera mounted on a vehicle as input, with the output being a chain code representing the camera's trajectory. The proposed methodology involves several key steps. Firstly, we employ phase correlation between consecutive frames of the video to extract essential information. Subsequently, we introduce a novel chain code method termed "dynamic chain code," which is based on the x-shift values derived from the phase correlation. The third step involves determining directional changes (forward, left, right) by establishing thresholds and extracting the corresponding chain code. This extracted code is then stored in a buffer for further processing. Notably, our system outperforms traditional methods reliant on spatial features, exhibiting greater speed and robustness in noisy environments. Importantly, our approach operates without external camera calibration information. Moreover, by incorporating visual odometry, our system enhances its accuracy in estimating camera motion, providing a more comprehensive understanding of trajectory dynamics. Finally, the system culminates in the visualization of the normalized camera motion trajectory.