консенсус випадкової вибірки

Досліджено надійне виявлення ключових точок і геометричне зіставлення у високороздільних зображеннях сільськогосподарських угідь, отриманих з БПЛА. Ці дані критично важливі для моніторингу посівів, оцінювання врожайності, картування меж полів і підтримання рішень у точному землеробстві. Попри те, що ORB і SIFT є стандартом для масштабного мозаїкування та реєстрації зображень, їхню поведінку в низькотекстурних, повторюваних сценах все ще недостатньо охарактеризовано для надійного практичного застосування.

Автоматичні системи контролю мобільними роботам досягають більшої ефективності за рахунок використання робастних алгоритмів навігації на основі оптичних датчиків, які формують тривимірну карту навколо об’єкту керування. Робота таких алгоритмів, зазвичай, призначена для: детектування ключових об’єктів навколишнього середовища; пошуку попередньо визначених об’єктів для релокації власного положення робота. Для вирішення проблеми детектування об’єктів з хмар точок існує багато різних підходів, але більшість з них мають високу обчислювальну складність.