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计算机科学 > 计算机视觉与模式识别

arXiv:2506.00578 (cs)
[提交于 2025年5月31日 ]

标题: 基于事件的多视图摄影测量用于高动态、高_velocity目标测量

标题: Event-based multi-view photogrammetry for high-dynamic, high-velocity target measurement

Authors:Taihang Lei, Banglei Guan, Minzu Liang, Xiangyu Li, Jianbing Liu, Jing Tao, Yang Shang, Qifeng Yu
摘要: 高动态、高运动速度目标的机械特性表征对于工业领域至关重要,它为验证武器系统和精密制造工艺等提供了关键数据。然而,现有的测量方法面临着动态范围有限、观测不连续以及成本高昂等挑战。本文提出了一种新的基于事件的多视角摄影测量系统的方法,旨在解决上述问题。首先,利用事件时空分布的单调性提取目标前缘特征,消除影响运动测量的拖尾效应。接着,通过重投影误差将事件与目标轨迹关联起来,提供比传统交会法更多的数据。最后,采用目标速度衰减模型拟合数据,通过我们的多视角数据联合计算实现准确的运动测量。在轻气炮弹片试验中,所提出的方法与电磁测速仪相比测量偏差为4.47%。
摘要: The characterization of mechanical properties for high-dynamic, high-velocity target motion is essential in industries. It provides crucial data for validating weapon systems and precision manufacturing processes etc. However, existing measurement methods face challenges such as limited dynamic range, discontinuous observations, and high costs. This paper presents a new approach leveraging an event-based multi-view photogrammetric system, which aims to address the aforementioned challenges. First, the monotonicity in the spatiotemporal distribution of events is leveraged to extract the target's leading-edge features, eliminating the tailing effect that complicates motion measurements. Then, reprojection error is used to associate events with the target's trajectory, providing more data than traditional intersection methods. Finally, a target velocity decay model is employed to fit the data, enabling accurate motion measurements via ours multi-view data joint computation. In a light gas gun fragment test, the proposed method showed a measurement deviation of 4.47% compared to the electromagnetic speedometer.
评论: 9页,9幅图,1张表。本文已被《力学学报》接受(日期:2025年5月30日)。
主题: 计算机视觉与模式识别 (cs.CV)
引用方式: arXiv:2506.00578 [cs.CV]
  (或者 arXiv:2506.00578v1 [cs.CV] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.00578
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
相关 DOI: https://doi.org/10.1007/s10409-025-25314-x
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来自: Taihang Lei [查看电子邮件]
[v1] 星期六, 2025 年 5 月 31 日 14:23:39 UTC (2,806 KB)
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