视觉陀螺仪：结合深度学习特征与直接对齐的全景稳定方法
Visual Gyroscope: Combination of Deep Learning Features and Direct Alignment for Panoramic Stabilization
Instituto de Investigacion en Ingenieria de Aragon（阿拉贡工程研究所）；University of Zaragoza（萨拉戈萨大学）；CNRS-AIST JRL (Joint Robotics Laboratory)（法国国家科学研究中心-日本产业技术综合研究所联合机器人实验室）；Universite de Picardie Jules Verne（皮卡迪儒勒·凡尔纳大学）
AI总结：
针对全景稳定需求，提出结合三种方法融合的等距柱状全景视觉陀螺仪新流程，实现鲁棒准确的相机姿态估计，经不同飞行器搭载的360°双鱼眼相机图像序列验证有效。
摘要：
本文提出一种基于等距柱状全景图的视觉陀螺仪。我们设计了新的流程框架，通过结合三种不同方法来实现鲁棒且准确的相机姿态估计。我们在搭载于不同飞行器的360°双鱼眼相机拍摄的两组图像序列上，从定量和定性两方面验证了该方法的有效性。
英文摘要：
In this article we present a visual gyroscope based on equirectangular panoramas. We propose a new pipeline where we take advantage of combining three different methods to obtain a robust and accurate estimation of the attitude of the camera. We quantitatively and qualitatively validate our method on two image sequences taken with a $360^\circ$ dual-fisheye camera mounted on different aerial vehicles.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
