In [30], ShelfScanner is a real-tim

In [30], ShelfScanner is a real-time grocery detector that allows online detection of items on
a shopping list. With respect to visual mapping and localization, Alcantarilla [9] utilizes wellknown techniques such as Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) and Structure
from Motion (SfM) to create a 3-D Map of an indoor environment. He then utilizes visual
descriptors (such as Gauge- Speeded Up Robust Features, G-SURF) to mark local coordinates
on the constructed 3-D map. Instead of building a prior 3-D map, Lui et al. [16] utilize a precaptured reference sequence of the environment. Given a new query sequence, their system
attempts to find the corresponding set of indices in the reference video. Some wearable
applications based on visual SLAM have also been proposed. Pradeep et al. [23] present a
head-mounted stereo-vision platform for detecting obstacles in the path and warn subjects
7
Chuyên san Công nghệ thông tin và Truyền thông - Số 5(10-2014)
about their presence. They incorporate visual odometry and feature based metric-topological
SLAM. Murali et al. [18] estimate the user’s location relative to the crosswalks in the current
traffic intersection. They develop a vision-based smartphone system for providing guidance
to blind and visually impaired travelers at traffic intersections. The system of Murali et al.
in [18] requires supplemental images from Google Map services, therefore its applicability is
limited to outdoor travel.

Kết quả (Việt) 2:

Trong [30], ShelfScanner là một máy dò tạp hóa thời gian thực, cho phép phát hiện trực tuyến của các mặt hàng trên
một danh sách mua sắm. Đối với bản đồ trực quan và nội địa hóa với, Alcantarilla [9] sử dụng các kỹ thuật wellknown như đồng thời các địa phương trong và Mapping (SLAM) và cấu trúc
từ Motion (SFM) để tạo ra một bản đồ 3-D của một môi trường trong nhà. Sau đó, ông sử dụng hình ảnh
mô tả (như Gauge- đẩy mạnh tính năng mạnh mẽ, G-SURF) để đánh dấu tọa độ địa phương
trên bản đồ xây dựng 3-D. Thay vì xây dựng một bản đồ 3-D trước, Lui et al. [16] sử dụng một chuỗi tham khảo precaptured của môi trường. Cho một chuỗi truy vấn mới, hệ thống của họ
cố gắng để tìm thấy những bộ tương ứng của các chỉ số trong đoạn video tham khảo. Một số mặc
các ứng dụng dựa trên SLAM thị giác cũng đã được đề xuất. Pradeep et al. [23] trình bày một
nền tảng âm thanh stereo-vision đầu gắn để phát hiện chướng ngại vật trong đường dẫn và cảnh báo các đối tượng
7
Lĩnh san Công nghệ thông tin and Truyền thông - Số 5 (10-2014)
về sự hiện diện của họ. Chúng kết hợp odometry trực quan và tính năng dựa trên metric-topo
SLAM. Murali et al. [18] ước tính của người sử dụng vị trí tương đối so với lối băng qua đường trong hiện tại
nút giao thông. Họ phát triển một hệ thống điện thoại thông minh dựa trên tầm nhìn để cung cấp hướng dẫn
cho du khách mù và khiếm thị tại nút giao thông giao thông. Hệ thống Murali et al.
Trong [18] cần các ảnh được bổ sung từ các dịch vụ của Google Map, do đó khả năng ứng dụng của nó được
giới hạn du lịch ngoài trời.