Jul, 2023

使用事件传感器进行图像数据库中的跨模态地点识别

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TL;DR本文提出一种首个跨模态的视觉定位识别框架，结合事件相机和正常相机，通过检索数据库中的正常图像对事件查询进行匹配，验证在不同场景下该方法具有比当前的基于帧和事件的方法更好的效果。
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发现论文，激发创造
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    Jun, 2022

  • 具挑战条件下的跨模态半密集 6 自由度事件相机跟踪

    使用基于事件的相机进行视觉定位，通过几何三维到二维的映射和极性感知的注册方法实现高可靠性和准确性的多模态跟踪，同时引入新的遮挡点筛选策略提高追踪器的速度和鲁棒性。

    Jan, 2024

  • 低分辨率图像的视觉地点识别

    本研究分析了图像分辨率对基于手工制作的 Visual Place Recognition (VPR) 管道的精度和鲁棒性的影响，并旨在帮助学术研究人员和公司在硬件和软件行业共同设计 VPR 解决方案以及扩展 VPR 算法在商业产品中的应用。

    May, 2023

  • ModaLink: 图像到点云的高效场景识别

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    Mar, 2024

  • NYC 室内长期视觉地点识别数据集与半自动标注

    室内视觉地点识别对于人类和机器人的定位和导航具有益处。此论文介绍了 NYC-Indoor-VPR 数据集，它是纽约市 13 个不同拥挤场景的超过 36,000 张图片的独特且丰富的集合，这些图片采用了不同的光照条件和外观变化。为了建立视觉地点识别的基准，我们提出了一种半自动标注方法，通过计算每个图片的位置信息。最后，我们使用我们的标注数据集对几种最先进的视觉地点识别算法进行了基准评估，揭示了其挑战和对视觉地点识别研究的价值。

    Mar, 2024

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    Jan, 2022

  • 视觉地点识别下的动态车辆检测提高方法

    本文旨在探究利用先前的地图信息对动态场景中的目标进行检测，进而提出了一种基于二进制分类神经网络的算法，该算法能够验证查询图像的检测，并通过参考地图图片得出高精度检测的集合，且证明该方法在不同数据集和环境下能够提升车辆检测性能。

    Jun, 2023

  • 视觉地点识别，你的位置在哪里？

    本文通过调查与研究 Visual Place Recognition（VPR）的关键要素，提出一种基于视觉重叠的新的 VPR 定义，并指出未来需要深入关注的挑战和领域。

    Mar, 2021

  • 使用生成事件模型进行事件相机位姿追踪

    采用贝叶斯滤波框架和概率生成事件模型，利用感知到的事件的对比度残差为估计事件相机和环境位置的度量，解决了在已知环境下，仅使用事件数据定位的问题。

    Oct, 2015

  • BEV2PR: 带有结构提示的 BEV 增强型视觉地点识别

    通过利用鸟瞰视角中的结构线索，我们提出了一种新的基于图像的视觉位置识别（VPR）框架。该框架能够仅基于单个摄像头生成具有视觉线索和空间感知的复合描述符。在我们收集的 VPR-NuScenes 数据集上的实验证明，与其他常用的基于相机的 VPR 聚合模块相比，我们的 BEV2PR 框架在 Recall@1 上取得了 2.47% 的绝对增益，并在难样本上取得了 18.06% 的增益。

    Mar, 2024