기준점 세트 간의 상대 거리를 정확하게 측정 (증강 현실 적용)

5 개의 마커 세트가 있다고 가정 해 봅시다. ARToolkit 과 같은 증강 현실 프레임 워크를 사용하여 각 마커 사이의 상대 거리를 찾으려고합니다 . 내 카메라 피드에서 처음 20 프레임은 처음 2 개의 마커 만 표시하므로 2 개의 마커 사이의 변환을 수행 할 수 있습니다. 두 번째 20 프레임에는 두 번째 및 세 번째 마커 만 표시됩니다. 마지막 20 프레임은 5 번째와 1 번째 마커를 보여줍니다. 5 개의 마커 모두의 마커 위치에 대한 3D 맵을 만들고 싶습니다.

내 질문은 비디오 피드의 품질이 낮아서 거리에 부정확 함이 있다는 것을 알고 있습니다. 수집 한 모든 정보가 제공되는 경우 부정확성을 어떻게 최소화 할 수 있습니까?

나의 순진한 접근법은 첫 번째 마커를 기준점으로 사용하는 것입니다. 처음 20 프레임에서 변형의 평균을 취하고 두 번째 마커 등을 3 및 4에 배치합니다. 5 번째 마커의 경우 5 번째와 1 번째와 4 번째와 5 번째 사이의 변환 평균 중간에 배치하여 4 번째와 1 번째 사이에 배치합니다. 이 접근법은 첫 번째 마커 배치에 대한 편견이 있지만 프레임 당 2 개 이상의 마커를 보는 카메라는 고려하지 않습니다.

궁극적으로 시스템에서 x 개의 마커 수를 계산할 수 있기를 바랍니다. 주어진 프레임에서 최대 x 개의 마커가 나타날 수 있으며 이미지 품질로 인해 비 시스템 적 오류가 있습니다.

이 문제에 대한 올바른 접근 방법에 대한 도움을 주시면 감사하겠습니다.

모션 유형 알고리즘의 구조를 사용하여 마커가 아닌 환경에서 카메라 포즈를 추정 한 다음이 카메라 포즈를 마커 포즈와 융합하여 마커의 위치를 ​​정확하게 감지 할 수 있습니다. 카메라의 외형 적 자세 (SFM 기준)를 알면 모든 3D 위치를 삼각 측량 할 수 있습니다.

포즈 추정의 경우 일반적으로 5 포인트 방법이 8 포인트 알고리즘보다 더 정확합니다.

아마도 전체 정확도가 향상되도록 추가 번들 조정을 수행해야합니다.