Baserat på framsteg i funktionsrepresentationer för bildsökning, bildbaserad lokalisering har sett en ökning av forskningsintresset. Bildbaserad lokalisering har fördelen att vara billig och effektiv, ofta undvika användning av 3D metriska kartor helt och hållet. Med detta sagt, behovet av att upprätthålla en stor mängd referensbilder som ett effektivt stöd för lokalisering i en scen, kräver ändå att de organiseras i en karta struktur av något slag. Problemet med lokalisering uppstår ofta som en del av en navigeringsprocess. Vi är därför intresserade av att sammanfatta referensbilderna som en uppsättning landmärken som uppfyller kraven för bildbaserad navigering. Ett bidrag från detta dokument är att formulera en sådan uppsättning krav för de två deluppgifter som berörs: kompakt kartkonstruktion och exakt självlokalisering. Dessa krav utnyttjas sedan för kompakt karta representation och korrekt självlokalisering, med hjälp av ramen för ett nätverk flöde problem. Under denna process formulerar vi kartkonstruktionen och självlokaliseringsproblemen som konvexa fyrhörningsprogram respektive andra ordningens konprogram. Vi utvärderar våra metoder på allmänt tillgängliga dataset inomhus och utomhus, där de överträffar befintliga metoder betydligt 1.
Thoma och al. REF formulerar kompakt kartkonstruktion och exakt självlokalisering för bildbaserad navigering genom noggrant urval av lämpliga visuella landmärken.
Mapping, Localization and Path Planning for Image-Based Navigation Using Visual Features and Map
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}