Mar, 2018

InLoc: 室内稠密匹配和视角合成的视觉定位

PDF
TL;DR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。
6dof pose predictionindoor localizationvisual methoddense matchingview synthesis
发现论文，激发创造
  • 大尺寸环境下基于实时图像的六自由度定位

    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。

    Mar, 2012

  • 在不断变化的条件下对 6 自由度室外视觉定位进行基准测试

    本文介绍了首个针对分析不同因素对视觉定位影响的基准数据集，其中使用先进的本地化方法通过广泛实验评估了各种因素对于六度自由度（6DOF）相机姿态估计准确性的影响，并对其难度进行了总结，最终提出了未来研究的有益方向，包括序列定位方法和更好的本地特征。

    Jul, 2017

  • 使用移动传感器进行长期视觉定位

    本研究提出使用手机的 GPS、罗盘和重力传感器等附加传感器来解决室外场景下相机定位的挑战性问题，通过开发出直接的二维 - 三维匹配网络和采集公开数据集等手段，证明了该方法的有效性。

    Apr, 2023

  • 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

  • 多视角多类别物体姿态估计的统一框架

    本文介绍了一种基于深度卷积神经网络的方法，能够通过对特定对象类的分类和姿态回归，从单个或多视图中准确地推断大量对象类的六自由度姿态，并通过 SE（3）的均匀镶嵌提高了鲁棒性。作者还提出了一种适用于单视角存在歧义的高效多视图框架，并在 YCB-Video、JHUScene-50 和 ObjectNet-3D 三个大规模基准测试中取得了优异的表现，与目前现有技术相比表现优秀。

    Mar, 2018

  • 拥挤室内环境的大规模定位数据集

    使用新型的激光雷达 SLAM 技术和结构运动优化方法在大型商场和地铁站获取室内数据集以便于在室内环境中进行视觉定位，并测试现代化的视觉定位算法，证明结构基方法使用健壮的图像特征具有更高的性能。

    May, 2021

  • 室内视觉定位的几何语义姿态验证

    本文提出了一种基于视觉、几何和语义多模式的姿态验证方法，并在室内场景数据集上取得了显著改善，该方法在增强现实和机器人等领域有广泛的实际应用价值。

    Aug, 2019

  • RIO: 在室内变化环境中重新定位三维物体实例

    本研究介绍了三维物体实例重新定位任务，提出了使用新的数据驱动方法 —— 完全卷积三维对应网络和位姿优化来完成该任务，并使用新建立的 3RScan 数据集和基准测试来评估其性能，实现了 30.58% 的准确率。

    Aug, 2019

  • 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

  • CyberLoc：实现准确的长期视觉定位

    CyberLoc 是一种图像定位管道，可在困难条件下实现稳健且准确的长期位姿估计；该方法由四个模块组成，包括地图构建、基于单个图像的定位、一致性最大化、鲁棒姿态优化，实验结果表明该方法能够在 Map-based Localization for Autonomous Driving 中获胜

    Jan, 2023