May, 2016

基于道路和路口识别匹配的航拍图像地理定位

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TL;DR本文提出一种新颖的方法，通过识别和匹配道路和交叉口，实现对空中图像进行自动地理定位，并且使用 OpenStreetMap 收集地面真实道路注释，在数个实验中体现了高精度的本地化效果，同时还表明检测到的道路和以前手动标记的地图之间的几何对准可以有效地用于改进道路检测结果。
aerial image analysisautomatic geolocalizationroad and intersection detectiongeometric alignmentopenstreetmap
发现论文，激发创造
  • 利用航空参考图像进行广域图像地理定位

    本文旨在使用卷积神经网络来解决跨视角图像地理定位的问题，并介绍了用于地面图像和航拍图像的特征表示，并提出一种融合多个空间尺度提取的特征的网络架构，并通过实验表明其比现有方法更为优越。

    Oct, 2015

  • 利用众包 GPS 数据从航空图像中提取道路

    该研究提出了利用众包 GPS 数据来改进和支持通过航拍图像提取道路的方法，并通过新颖的数据增强、GPS 呈现和一维转置卷积技术，比以前的竞争获胜模型提高了近 5%，并且在预测新的区域时具有更好的稳健性，无需任何新的训练数据或领域适应。

    May, 2019

  • 街景到空中景象图像地理定位和方向估计的再探讨

    本文研究了将查询街景图像与参考集中带有 GPS 标记的航空图像进行匹配的问题，并指出了图像对齐信息的被忽视问题，研究表明，基于度量学习技术的改进可以显著提高性能而无需利用对齐信息，同时使用 Grad-CAM 进行可视化来理解模型以及对齐信息的效果，提出了一种新的方法来估计未知对齐信息下的交叉视图图像之间的方向 / 对齐，其在 CVUSA 数据集上取得了最新的结果。

    May, 2020

  • 城市环境下的跨视角图像匹配用于地理定位

    本文基于深度卷积神经网络，提出了一个新的框架，用于跨视角图像地理定位，包括 Faster R-CNN 和 Siamese 网络，并将其在一个新的数据集上进行了评估，结果表明该方法比其他方法具有更好的定位精度，并能够推广到未见过的位置。

    Mar, 2017

  • 通过地对卫图像匹配实现准确的三自由度相机地理定位

    本文提出了一种基于几何感知的地球到卫星图像地理定位方法，该方法可以实现对查询图像的精准定位，其精度可达卫星图像的像素级，同时提出了一种新的基于几何感知的图像检索流程，以提高定位准确性。

    Mar, 2022

  • 跨视角图像检索之外：使用卫星图像实现高精度车辆定位

    本文提出了一种车载摄像机定位的解决方案，通过神经网络和几何投影模型实现从地面图像匹配到高空卫星地图上，并把匹配问题转化为姿态估计问题来提高定位精度。

    Apr, 2022

  • 航空影像的视觉地点识别：一项调查

    本文提出了一种特定于航空影像领域的评估 VPR 技术的方法，提供了各种方法及其性能的全面评估。文章不仅比较了各种 VPR 方法，还展示了在构建地图瓷砖时选择适当的缩放和重叠级别以实现最大效率的重要性。

    Jun, 2024

  • 一种基于语义分割的地空图像匹配方法

    该论文提出了一种基于语义分析的方法，通过比较地面图像与卫星图像的特征，结合语义分割掩模，实现无 GPS 数据的查询地理定位，并在不同视场上通过对 CVUSA 数据集进行测试表明该方法提升了性能。

    Apr, 2024

  • 利用航拍影像进行街景定位和方向校准

    利用深层卷积神经网络对地面和卫星俯视图进行交叉检索，实现图像地理定位，提出了一种新的损失函数，并采用多种匹配机制和旋转不变训练来提高图片匹配精度和效率。

    Jul, 2016

  • 基于卫星图像的地理定位

    本文针对在地面视图图像查询给定地理参考卫星地图的定位问题提出了一种基于 CVM-Net 的 Markov 定位框架，通过更广泛的实验结果和分析，它扩展了我们早期关于 CVM-Net 的工作，并提出了一种 Markov 定位框架，该框架可以在可用的地面图像流视频的情况下增强地理定位结果。实验结果表明，我们提出的 Markov 定位框架可以在新加坡数据集上持续实现小误差内的车辆定位。

    Mar, 2019