Mar, 2017

城市环境下的跨视角图像匹配用于地理定位

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TL;DR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。
cross-view image geo-localizationdeep convolutional neural networksfaster r-cnnsiamese networkgeo-localization accuracy
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 为跨视图地理定位的神经网络引入贷款方向

    本文提出一种基于方向信息的神经网络模型，应用于图像地理定位问题中，使用角度编码方式让神经网络更好的提取特征，使该模型在地理位置定位方面表现出较高的正确率和精度。

    Mar, 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

  • 通过跨视角匹配实现联合位置和方向估计

    本文提出了一种动态相似度匹配网络，通过使用极坐标变换来大致对齐空中图像，学习地面和变换后空中图像的深度特征，并通过计算跨视图特征之间的相关性来获得定位时的方向，从而提高了十字视图地理定位准确性。

    May, 2020

  • 卫星到街景合成用于地理定位

    该论文介绍了一种利用多任务架构，通过学习从卫星图像合成逼真街景的方法来解决街景图像地理定位的问题，并在 CVUSA 和 CVACT 基准测试中取得了最先进的表现。

    Mar, 2021

  • VIGOR: 跨视图图像地理定位：超越一对一检索

    本研究定义了更加现实的问题假设，提出了一个新的大规模数据集 VIGOR 用于跨视角图像地理定位，并且评估了现有方法在该问题假设下的性能，同时提出了一种新方法用于粗 - 精定位，并使用原始 GPS 数据以实际距离（米）评估了本研究的性能。

    Nov, 2020

  • 超越地理定位：通过卫星图像与街景图像进行交叉视角匹配的细粒度街景图像定向

    使用街景图像进行定位时，精细定位角度的准确度对于提高街景图像的定位和地理定位任务的性能至关重要。本研究提出了两种方法，实现了对街景图像角度的细致估计，相较于以前的方法，准确度提高了 34.9% 至 28.2%。在训练中整合了精细定位角度估计，进一步提升了地理定位的性能。

    Jul, 2023