CVPRApr, 2018

通过地面图像和手机 GPS 定位的准确深度直接地理定位

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TL;DR本文提出了一种利用普通地面图像和低精度手机 GPS 训练地理空间深度神经网络以准确预测车辆地理位置 (纬度和经度) 的方法。我们在一个公开数据集和我们自己采集的在雾都旧金山市中心的图像上验证了该方法，结果表明模型可以在实际业务应用中足够预测质量位置，同时避免了使用地图或 SFM 模型的当今经典视觉定位或姿态估计方法所遇到的问题。
发现论文，激发创造
  • 深度学习时代的 IM2GPS 重访

    本文提出了将深度图像分类方法与原始的 Im2GPS 方法相结合，同时应用核密度估计来估计查询图片的地理位置，结果表明使用分类损失的网络训练比其他典型用于检索应用的深度特征学习方法（如对比学习和三元组损失的同构网络）表现更好，提高了地理定位的准确性并且需要更少的训练数据。

    May, 2017

  • 汽车应用的精准视觉定位

    本文提出了一种面向实时性能的可扩展视觉定位方法，该方法使用自我监督方法学习紧凑的路图像表示，结合车辆本体运动得出高精度位置估计，在挑战性的城市环境中有效地减少了定位误差一个数量级。

    May, 2019

  • 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

  • 利用卫星影像的准确基于视觉的车辆定位

    该研究提出了一种利用卫星图像对地面车辆进行精确定位的方法，其采用基于地面 - 卫星特征字典的视觉定位方法，可以在不需要密集的地面图像数据库的情况下估计任意位置的可能性，并通过学习定位判别特征投影矩阵进一步提高精确度，在公共数据集上得到了显著的改进。

    Oct, 2015

  • 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

  • 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

  • 街景图像中物体的自动发现和地理标记

    本文提出了一种基于街景图像的自动检测并计算感兴趣的重复固定对象的 GPS 坐标的方法，使用两个全卷积神经网络进行处理并使用一种新颖的自定义马尔可夫随机场模型进行三角化，实验证明了本方法的有效性。

    Aug, 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

  • 基于指南录定位的 G^3 技术

    该篇论文研究了如何通过使用人类编写的指南书中的知识来改善地理定位任务，并提出了一种通过使用 StreetView 图像数据集和 GeoGuessr 的文本指南进行地理定位的方法，该方法可以通过从指南书中自动提取的线索来预测每张图像的国家，并使用伪标签来监督地学习，明显优于现有的只使用图像的地理定位方法。

    Nov, 2022

  • 使用 Google Street View 进行指标定位

    本文提出了一种使用 Google Street View 中地理标记全景作为全局定位源的新方法，通过追踪短单眼相机序列中的特征点，估计 3D 位置，然后计算 Street View 全景图与估计点之间的刚体变换，进而实现了机器人自动测距。

    Mar, 2015