Mar, 2012

大尺寸环境下基于实时图像的六自由度定位

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TL;DR该研究提出了一种基于图像的实时定位方法，通过结合一种基于二进制特征描述符的快速关键点跟踪方法和一个新的直接 2D 到 3D 匹配方法，有效地对大场景下的相机位置进行计算，并实现了实时的运行效果。
image-based localizationstructure from motioncamera pose2d-to-3d matchingdaisy descriptor
发现论文，激发创造
  • InLoc: 室内稠密匹配和视角合成的视觉定位

    本文研究了室内大规模定位中基于景深匹配和虚拟视图合成的视觉方法，通过收集新的大规模数据集进行实验，证明了该方法在 6DoF 姿态预测方面明显优于现有方法。

    Mar, 2018

  • 大规模实时视觉惯性定位重访

    本文提出了一种基于图像的定位方法，使用本地特征和稀疏的三维模型进行全球规模的离线和在线实时客户端姿态融合，实现低延迟本地化查询，证明了该方法在大规模模型上的有效性。

    Jun, 2019

  • DH3D: 深度分层三维描述子在鲁棒大规模六自由度重定位中的应用

    本研究提出一种新方法，在大规模点云中实现位置重定位，通过使用 Siamese 网络同时学习全局场景识别和本地六度姿态细化算法来生成全球描述符，并通过有效的注意力机制聚合本地描述符，实现同时获得本地和全局 3D 描述符，实验表明，本方法在全球点云检索和本地点云对比方面比现有技术实现的结果更具竞争力。

    Jul, 2020

  • 实时大规模三维重建的高效在线表面修正

    本文提出了一种用于在 RGB-D 传感器上进行大规模 3D 重建的实时表面矫正方法，该方法通过实时估计相机运动并在全局姿势图优化中进行精调来纠正可能出现的表面偏差，能够在仅使用单个 GPU 的情况下实现大型环境的实时表面纠正，相比最新技术而言，具有更高的运行时效率并且需要显著更少的内存。

    Sep, 2017

  • 大规模动态户外场景的实时重建

    该研究提出了一种实时重建大规模戶外动态环境的端到端系统，可以在维持追踪动态物体姿态信息和保证实时运行的情况下，提供具有高质量的密集 3D 重建效果。

    Mar, 2019

  • 利用深度视觉描述符进行分层高效定位

    该论文提出了一种利用深度学习技术进行分层定位的方法，仅在候选位置上计算 2D-3D 匹配的精确位姿估计，从而实现在流行的移动平台上实时运行并拥有最先进的本地化性能，为机器人研究带来了新的前景。

    Sep, 2018

  • 使用地理标记图像进行相机地理定位的规模漂移校正

    该研究论文使用增量 SfM 和基于地理标记图像的尺度漂移校正方法来解决单眼视频中的尺度漂移问题，并在公共数据集上进行实验验证，成果表现出了在千米尺度环境下实现了准确的地理定位

    Aug, 2018

  • 现场 SfM: 你所捕捉的就是你所得的

    通过使用词汇树对新拍摄的图像进行快速检索，然后采用最小二乘法进行鲁棒特征匹配，并通过优化实现高效的分层加权局部捆绑调整，实现了在线拍摄时图像的实时注册。

    Sep, 2023

  • 匹配与定位：基于深度特征匹配的低频单目里程计

    通过使用单个相机，本文提出了一种对机器人测位的新方法，通过匹配图像特征和使用卷积神经网络进行调整，以可靠地估计机器人的位置和方向。

    Nov, 2023

  • VidLoc：用于 6DoF 视频剪辑重定位的深度时空模型

    本文介绍了一种使用循环模型进行短视频聚合并实现相机定位的方法。通过考虑短视频的时间平滑性，不仅可以使位姿估计更加平滑，还可以显著降低相机定位误差，并提出了一种从该模型中获得概率位姿估计的方法。我们在实际的自动驾驶和室内定位数据集上进行了评估。

    Feb, 2017