論文の概要: ALTO: A Large-Scale Dataset for UAV Visual Place Recognition and Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12317v1
• Date: Tue, 19 Jul 2022 21:13:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-07 14:32:30.512161
• Title: ALTO: A Large-Scale Dataset for UAV Visual Place Recognition and Localization
• Title（参考訳）: ALTO:UAV視覚位置認識と位置認識のための大規模データセット
• Authors: Ivan Cisneros, Peng Yin, Ji Zhang, Howie Choset and Sebastian Scherer
• Abstract要約: ALTOデータセットは、無人航空機の視覚的位置認識手法の開発とベンチマークのためのビジョン中心のデータセットである。 このデータセットは2つの長い(約150kmと260km)軌道から成り、オハイオとペンシルバニアの上空をヘリコプターで飛んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.992887167994766
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present the ALTO dataset, a vision-focused dataset for the development and benchmarking of Visual Place Recognition and Localization methods for Unmanned Aerial Vehicles. The dataset is composed of two long (approximately 150km and 260km) trajectories flown by a helicopter over Ohio and Pennsylvania, and it includes high precision GPS-INS ground truth location data, high precision accelerometer readings, laser altimeter readings, and RGB downward facing camera imagery. In addition, we provide reference imagery over the flight paths, which makes this dataset suitable for VPR benchmarking and other tasks common in Localization, such as image registration and visual odometry. To the author's knowledge, this is the largest real-world aerial-vehicle dataset of this kind. Our dataset is available at https://github.com/MetaSLAM/ALTO.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,無人航空機の視覚的位置認識および局所化手法の開発とベンチマークのための,視覚に焦点を当てたデータセットであるALTOデータセットを提案する。 このデータセットは、オハイオとペンシルバニアの上空をヘリコプターが飛行する2つの長い(約150kmと260km)軌跡で構成されており、高精度GPS-INS地上真実位置データ、高精度加速度計、レーザー高度計、RGB下向きカメラ画像を含んでいる。 さらに, 飛行経路上での参照画像を提供することにより, このデータセットは, 画像登録や視覚オドメトリなど, ローカライゼーションに共通するvprベンチマークやタスクに適合する。 著者の知る限り、これはこの種の現実世界の空中車両のデータセットとしては最大である。 私たちのデータセットはhttps://github.com/metaslam/altoで利用可能です。

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