ES2547321T3 - Sistema y método para optimizar un sistema de seguimiento - Google Patents

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ES2547321T3 ES12711001.3T ES12711001T ES2547321T3 ES 2547321 T3 ES2547321 T3 ES 2547321T3 ES 12711001 T ES12711001 T ES 12711001T ES 2547321 T3 ES2547321 T3 ES 2547321T3
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Erkan YAVUZ
Ozgur Yilmaz
Selcuk SANDIKCI
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Abstract

Un método implementado por ordenador para optimizar un sistema de seguimiento (100) que comprende las etapas de: - adquirir los datos de malla que representan las posibles posiciones y orientaciones de marcador activo en un objeto a seguir, representando los datos de postura las posibles posturas del objeto a seguir en condiciones de funcionamiento, y al menos una posición y orientación de cámara (101), - calcular la visibilidad de cada nodo en la malla que representa las posibles posiciones de marcador activo a partir de al menos una ventana gráfica de cámara para 10 cada postura de los datos de postura y generar una lista de valores de visibilidad que representan cada nodo, comprendiendo los valores de visibilidad el recuento de cuántas veces es visible un nodo cuando la visibilidad desde cualquier cámara se cuenta una vez por postura (102), - seleccionar un nodo no seleccionado anteriormente con el recuento de visibilidad más alto como un nodo de colocación de marcador activo (103), - eliminar los nodos que están más cerca del nodo seleccionado que un umbral de supresión no-máxima (104), - eliminar las posturas que tienen al menos un número predeterminado de nodos seleccionados (105), - comprobar si un porcentaje predeterminado de todas las posturas tiene el número predeterminado de nodos seleccionados (106), - si la comprobación es negativa, repetir las etapas de calcular, seleccionar, eliminar nodos, eliminar posturas y comprobar (106a), - proyectar las posiciones de nodos seleccionados finales en el plano de imagen de cada ventana gráfica de cámara para cada postura, y calcular la postura de la malla con respecto a las ventanas gráficas de cámara usando un algoritmo de seguimiento para el que se optimizará el sistema (107), - calcular el error de postura y la cobertura de postura, que es el porcentaje de posturas que pueden estimarse con el algoritmo de seguimiento, comparando los resultados del algoritmo de seguimiento con los datos reales sobre el terreno (108), - registrar y emitir los resultados de precisión y de cobertura de postura, junto con un número y unas posiciones de nodos de colocación de marcador activo (109), - comprobar si existe un conjunto de parámetros de optimización, un conjunto de parámetros de estimación de postura, un conjunto de localizaciones de cámara o una malla de objetos 3D nuevos (110), - si la comprobación es positiva, empezar de nuevo el método con tales datos nuevos a partir de la etapa de adquisición de datos de malla (110a), - seleccionar de entre los resultados un conjunto de localizaciones de cámara, los datos de malla 3D, un árbol de marcador que comprende las coordenadas 3D de los nodos seleccionados, un conjunto de parámetros de optimización y un conjunto de parámetros de algoritmos de estimación de postura, cumplir al menos una restricción que es una de las siguientes, elegir un conjunto de parámetros con el mínimo error de postura, un sistema con las mínimas posturas ocultas o un sistema con el número mínimo de marcadores, en el que las posturas ocultas son posturas que el algoritmo de estimación de postura no es capaz de calcular (111).

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Families Citing this family (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6106803B2 (ja) * 2013-04-12 2017-04-05 アセルサン・エレクトロニク・サナイ・ヴェ・ティジャレット・アノニム・シルケティAselsan Elektronik Sanayi ve Ticaret Anonim Sirketi 基準マーカーとカメラの位置/方向を最適化するためのシステム及び方法
US10110881B2 (en) * 2014-10-30 2018-10-23 Microsoft Technology Licensing, Llc Model fitting from raw time-of-flight images
WO2018110434A1 (ja) 2016-12-15 2018-06-21 株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメント 振動デバイス、及び制御システム
US10969867B2 (en) 2016-12-15 2021-04-06 Sony Interactive Entertainment Inc. Information processing system, controller device, controller device control method and program
JP6626992B2 (ja) 2016-12-15 2019-12-25 株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメント 情報処理システム、振動制御方法、及びプログラム
WO2018193514A1 (ja) 2017-04-18 2018-10-25 株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメント 振動制御装置
US11145172B2 (en) 2017-04-18 2021-10-12 Sony Interactive Entertainment Inc. Vibration control apparatus
US11013990B2 (en) 2017-04-19 2021-05-25 Sony Interactive Entertainment Inc. Vibration control apparatus
JP6757466B2 (ja) 2017-04-26 2020-09-16 株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメント 振動制御装置
JP6771435B2 (ja) 2017-07-20 2020-10-21 株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメント 情報処理装置および位置情報取得方法
CN112955930A (zh) * 2018-10-30 2021-06-11 Alt有限责任公司 用于对移动对象进行反向光学跟踪的系统和方法
US10909715B1 (en) * 2019-01-31 2021-02-02 Rockwell Collins, Inc. High-integrity optical pose estimation using coded features
KR102634916B1 (ko) * 2019-08-29 2024-02-06 주식회사 엘지에너지솔루션 온도 추정 모델 결정 방법 및 장치, 온도 추정 모델이 적용된 배터리 관리 시스템
US11275453B1 (en) 2019-09-30 2022-03-15 Snap Inc. Smart ring for manipulating virtual objects displayed by a wearable device
US11423573B2 (en) * 2020-01-22 2022-08-23 Uatc, Llc System and methods for calibrating cameras with a fixed focal point
US11798429B1 (en) 2020-05-04 2023-10-24 Snap Inc. Virtual tutorials for musical instruments with finger tracking in augmented reality
US11520399B2 (en) 2020-05-26 2022-12-06 Snap Inc. Interactive augmented reality experiences using positional tracking
KR102298098B1 (ko) * 2020-05-29 2021-09-03 이화여자대학교 산학협력단 Rgb-d 카메라의 트래킹을 통한 3d 모델의 생성 방법 및 장치
US11925863B2 (en) 2020-09-18 2024-03-12 Snap Inc. Tracking hand gestures for interactive game control in augmented reality
US20220160291A1 (en) * 2020-11-23 2022-05-26 Mocxa Health Private Limited System for recording of seizures
US11740313B2 (en) * 2020-12-30 2023-08-29 Snap Inc. Augmented reality precision tracking and display
EP4327185A1 (en) 2021-04-19 2024-02-28 Snap, Inc. Hand gestures for animating and controlling virtual and graphical elements
US11995228B2 (en) 2022-01-11 2024-05-28 Rockwell Collins, Inc. Head tracking system with extended kalman filter combining absolute and relative navigation
CN114563203B (zh) * 2022-03-11 2023-08-15 中国煤炭科工集团太原研究院有限公司 一种模拟井下低能见度环境的方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6757068B2 (en) * 2000-01-28 2004-06-29 Intersense, Inc. Self-referenced tracking
US8896660B2 (en) 2003-05-30 2014-11-25 Alcatel Lucent Method and apparatus for computing error-bounded position and orientation of panoramic cameras in real-world environments
JP5594944B2 (ja) * 2008-08-05 2014-09-24 株式会社島津製作所 モーショントラッカ装置
US9804252B2 (en) * 2012-01-17 2017-10-31 Aselsan Elektronik Sanayi Ve Ticaret Anonim Sirketi System and method for measuring tracker system accuracy
JP6106803B2 (ja) * 2013-04-12 2017-04-05 アセルサン・エレクトロニク・サナイ・ヴェ・ティジャレット・アノニム・シルケティAselsan Elektronik Sanayi ve Ticaret Anonim Sirketi 基準マーカーとカメラの位置/方向を最適化するためのシステム及び方法

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