文档介绍：该【基于多摄像机系统的全景三维重建的开题报告 】是由【niuww】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于多摄像机系统的全景三维重建的开题报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,对三维重建技术的需求越来越高。三维重建技术可以应用于建筑、测绘、医疗、游戏等领域,广泛应用于社会和经济发展中。而基于多摄像机系统的全景三维重建技术,可以获得更加精确、全面的三维模型,因而具有很高的研究和应用价值。,包括以下内容:①多摄像机系统的原理和优势②多摄像机系统的标定方法和精度分析③基于多摄像机系统的三维重建方法④对基于多摄像机系统的三维重建技术进行实验验证⑤,通过对国内外相关文献进行阅读和分析,了解多摄像机系统的原理和优势,多摄像机系统的标定方法和精度分析,以及基于多摄像机系统的三维重建方法等内容。在文献调查的基础上,参考已有的相关研究方法,设计实验方案,并进行实验验证,对实验结果进行分析和讨论,总结出基于多摄像机系统的全景三维重建技术。,本文将达到以下预期成果:得出基于多摄像机系统的全景三维重建的原理和优势掌握基于多摄像机系统的标定方法和精度分析技术研究并设计基于多摄像机系统的三维重建方法对基于多摄像机系统的三维重建方法进行实验验证分析实验结果,总结基于多摄像机系统的全景三维重建技术的优缺点,并对未来的研究和应用提出展望。[1],,,,“CalibratingamovingstereorigwithAuto-CalibrationMarkers:AComparativeStudy,”puterVisionandPatternRecognition,2012,-934.[2],,,“Look,listen,andlearnmore:Designchoicesfordeepaudioembeddings,”puterVisionandPatternRecognition,2018,-6664.[3],-Schütz,,-Taixé,,“DeepMulti-taskLearningforJointPredictionof3DObjectLabelsandRoomLayout,”puterVision,2020,-620.[4],?nen,,“Multi-camera3Dtrackingofhumanbodymotionsinhomeenvironment,”inProceedingsoftheIEEE/RSJInternationalConferenceonIntelligentRobotsandSystems,2018,-4877.