ICCVAug, 2023

视图一致净化：实现准确的跨视图定位

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TL;DR本文提出了一种细粒度的室外机器人自定位方法，利用可调数量的机载摄像头和易获取的卫星图像；该方法解决了现有的跨视角定位方法因移动物体和季节变化等噪声源的问题；通过从地面和卫星视图中检测一致的关键点和它们对应的深度特征，去除离地物体，并在两个视图之间建立同伦变换，该方式是第一个仅利用视觉的稀疏方法，以提高动态环境下的感知能力；此外，该方法采用空间嵌入方法，利用相机内外参数信息降低纯视觉匹配的歧义性，从而提高特征匹配和姿态估计的准确性。通过在 KITTI 和 Ford Multi-AV Seasonal 数据集上进行大量实验，证明了该方法优于现有的最先进方法，能够实现横向和纵向方向上低于 0.5 米的中位空间准确性误差，以及小于 2 度的中位方向准确性误差。
发现论文，激发创造
  • 使用稠密不确定度估计的视觉跨视图度量定位

    本文使用新型网络结构和更密集的卫星图像描述符进行多模式区域定位，可将度量定位误差中位数相对于同一区域、跨区域和跨时间的现有技术分别降低 51％、37％和 28％。

    Aug, 2022

  • 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

  • 基于几何引导的跨视角 Transformer 提高 3 自由度地对卫星相机定位精度

    本篇论文提出了一种增加地面摄像头位置和方向准确度的方法，通过估计地平线图像和卫星图像之间的相对旋转和平移，设计一种几何引导的交叉视图转换器，构建一个强大的神经姿态优化器来估计它们之间的相对旋转，通过空间相关性生成车辆位置的概率图，并明显优于现有技术。

    Jul, 2023

  • 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

  • 大规模实时视觉惯性定位重访

    本文提出了一种基于图像的定位方法，使用本地特征和稀疏的三维模型进行全球规模的离线和在线实时客户端姿态融合，实现低延迟本地化查询，证明了该方法在大规模模型上的有效性。

    Jun, 2019

  • 基于相关感知的细粒度跨视角地理定位的单应矩阵估计

    我们提出一种新颖的方法来实现细粒度的跨视图地理定位，通过使用单应性估计将畸变的地面图像与相同区域的带 GPS 标记的卫星图像对齐，将地面和航拍图像置于同一视图和同一平面上，减少了任务的复杂性，通过映射变换后地面图像的中心点到卫星图像并确定地面相机的方向来实现亚像素和米级的 GPS 精度定位。

    Aug, 2023

  • 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

  • 学习密集流场进行高精度跨视角摄像机定位

    通过学习地面和卫星图像中稠密的像素级光流场来计算相机姿态，本文提出了一种新的端到端方法，该方法与现有方法不同之处在于通过在像素级构建特征度量，从而实现全图监督学习从而获取地面和卫星图像的独特的几何配置和视觉外貌。经过广泛的实验，证明了与最新的方法相比，在 KITTI、Ford multi-AV、VIGOR 和 Oxford RobotCar 数据集上，我们的方法将中位数定位误差分别降低了 89%、19%、80% 和 35%。

    Sep, 2023

  • 全球定位：利用相邻和远源相机的相对时空几何约束

    从单个图像中估计相对于全局框架的六自由度相机姿态的问题，我们提出了一种利用相对空间和时间几何约束的新颖网络来引导定位的深度网络的训练方法。利用相邻相机帧和场景中时空距离较远的相机帧获得的空间和时间相对姿态约束，我们的方法能够学习到在只有少量或非常稀疏的地面真实 3D 坐标可用的情况下进行定位。我们在三个常见的视觉定位数据集上评估了我们的方法，并证明其优于其他直接姿态估计方法。

    Dec, 2023