Abstract-Vi tar itu med problemet med att globalt lokalisera en kamerautrustad mikroantenn fordon flyger i urbana miljöer där en Google Street View bilddatabas finns. För att undvika att nuvarande bildsökningsalgoritmer stöter på allvarliga synförändringar mellan förfrågan och databasbilderna föreslår vi att man skapar virtuella vyer av scenen, som utnyttjar systemets luft-markgeometri. För att begränsa algoritmens beräkningskomplexitet förlitar vi oss på ett histogramvoteringssystem för att välja de bästa bildkorrespondenserna. Den föreslagna metoden testas på en 2 km bilddatauppsättning fångas med en liten fyrhjuling flyger på gatorna i Zürich. Framgången med vårt tillvägagångssätt visar att vår nya luft-mark matchningsalgoritm robust kan hantera extrema förändringar i perspektiv, belysning, perceptual aliasing och översäsong variationer, alltså, överträffa konventionella visuella plats-erkännande metoder. Observera att detta dokument åtföljs av en videodemonstration på vår hemsida tillsammans med den datauppsättning som används i detta arbete: rpg.ifi.uzh.ch
Majdik m.fl. REF föreslår en metod som lokaliserar en mikroantenn fordon inom urbana scener genom att matcha mot virtuella vyer som genereras från en Google Street View bilddatabas.
MAV urban localization from Google street view data
{'venue': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}