Real-time 3D Pose Estimation with a Monocular Camera Using Deep Learning and Object Priors On an Autonomous Racecar 背景 三维物体投影在平面上会失去一个维度，即不知道物体的距离。但是，有了三维物体的先验信息，我们可以知道三维物体的距离 To this end, we propose a low-latency real-time pipeline to detect and estimate 3D position of multiple objects of interest

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提出一种基于光流反馈的单目视觉三维(3D)重建方法，实现对场景快速、准确的3D 立体化建模。由帧间光流场建立更为稳健的同名像点匹配关系，同时运用五点算法估计摄像机的相对位姿，以构建稀疏点云和初始网格。从运动视觉分析的角度寻求多视重构的求解方法，将重建模型反馈至重建过程，用各视图像的偏差驱动模型变形。将粗略、不准确的原始网格曲面经过致密的非刚性变形，调整至精确的曲面。在统一计算设备架构下，利用图形处理器对光流算法进行并行加速，显著提高了重构算法运行的实时性。室内真实场景下的重建结果证明了所提算法的可行性与准确性。

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