Mar, 2018

基于二进制语义描述符的 2D 地图图像定位自动化

PDF
TL;DR本文提出了一种新的基于图像的城市定位方法，使用图像与 2D 地图之间的语义匹配来表示语义特征，其中的二进制描述符能够更好地适应可变成像条件，而 CNN 分类器则用来检测图像的特征并与地图数据库中的信息进行匹配，这种方法相对于传统的图像数据库匹配更具有可扩展性和人机交互性.
发现论文，激发创造
  • 自主车辆的单目语义地图定位

    提出了一种新颖的轻量级视觉语义定位算法，通过稳定的语义特征代替低级纹理特征，结合离线构建的语义地图和在线的数据关联实现实时的自动驾驶定位。实验结果表明，该方法在各种自动驾驶定位任务中是可靠且实用的定位解决方案。

    Jun, 2024

  • 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

  • 使用视觉特征和地图进行基于图像的导航的映射、定位和路径规划

    本文提出一种基于图像的定位方法，针对图像检索领域的发展，将大量的参考图像整理为一种可以满足导航系统要求的地标集合，并通过网络流问题的框架为紧凑的地图表示和准确的自我定位提供了可行方案。

    Dec, 2018

  • 交叉描述符视觉定位与建图

    本文介绍了解决传统视觉定位和建图中局部特征不一致的问题的第一个原则性解决方案，并在各种手工制作的和学习的特征的最新基准测试中证明了其有效性。

    Dec, 2020

  • 使用语义分割图像进行长期视觉定位

    在自动驾驶车辆的长期视觉导航中，利用图像的语义分割和 3D 点云制作具有语义标签的地图，通过粒子滤波来实现车辆定位，从而在大多数时候实现低于 1 米的定位误差。

    Jan, 2018

  • 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

  • 语义跨视图匹配

    本研究提出了一种自动检测和表示 RGB 图像语义信息的方法，以实现与非 RGB 地理信息系统（GIS）进行跨视图匹配，利用由语义概念（如交通标志、湖泊、道路、植被等）分配的图像分割区域进行描述符的设计和匹配。实验证明此方法有效。

    Oct, 2015

  • 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

  • 使用稀疏语义 3D 地图的视觉定位

    本文提出了一种基于结构和图像的语义匹配方法，能够在诸如季节、亮度、天气和昼夜变化等多种条件下实现准确和稳健的视觉定位，实验证明该方法相较于现有技术有显著的提升。

    Apr, 2019

  • 语义视觉定位

    该论文提出了一种基于联合三维几何和语义理解的新方法来解决计算机视觉中困难的视觉定位问题，该方法使用生成模型进行描述符学习，并在语义场景补全作为辅助任务进行训练，以使得生成的三维描述符具有鲁棒性，并能够实现在极端视角，光照和几何变化下的可靠定位。

    Dec, 2017