論文の概要: Long-term Visual Localization with Mobile Sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07691v1
• Date: Sun, 16 Apr 2023 04:35:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 17:47:32.646528
• Title: Long-term Visual Localization with Mobile Sensors
• Title（参考訳）: 移動センサを用いた長期視覚定位
• Authors: Shen Yan, Yu Liu, Long Wang, Zehong Shen, Zhen Peng, Haomin Liu, Maojun Zhang, Guofeng Zhang, Xiaowei Zhou
• Abstract要約: そこで本稿では,GPS,コンパス,重力センサなどの携帯端末にセンサを追加することで,この課題を解決することを提案する。 また,最初のポーズで直接2D-3Dマッチングネットワークを考案し,効率的に2D-3D対応を確立できる。 提案手法といくつかの最先端ベースラインをベンチマークし,提案手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.839849072256435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the remarkable advances in image matching and pose estimation, image-based localization of a camera in a temporally-varying outdoor environment is still a challenging problem due to huge appearance disparity between query and reference images caused by illumination, seasonal and structural changes. In this work, we propose to leverage additional sensors on a mobile phone, mainly GPS, compass, and gravity sensor, to solve this challenging problem. We show that these mobile sensors provide decent initial poses and effective constraints to reduce the searching space in image matching and final pose estimation. With the initial pose, we are also able to devise a direct 2D-3D matching network to efficiently establish 2D-3D correspondences instead of tedious 2D-2D matching in existing systems. As no public dataset exists for the studied problem, we collect a new dataset that provides a variety of mobile sensor data and significant scene appearance variations, and develop a system to acquire ground-truth poses for query images. We benchmark our method as well as several state-of-the-art baselines and demonstrate the effectiveness of the proposed approach. The code and dataset will be released publicly.
• Abstract（参考訳）: 画像マッチングとポーズ推定の著しい進歩にもかかわらず,照度,季節変化,構造変化による照会画像と参照画像の出現差が大きいため,時間変動した屋外環境におけるカメラの局在化は依然として課題である。 そこで本研究では,GPS,コンパス,重力センサなどの携帯端末にセンサを追加することで,この問題を解決することを提案する。 これらの移動センサは,画像マッチングと最終ポーズ推定における探索空間を小さくするために,適切な初期ポーズと効果的な制約を提供する。 提案手法では,既存のシステムでは面倒な2D-3Dマッチングではなく,効率的に2D-3D対応を確立できるように,直接2D-3Dマッチングネットワークを構築できる。 研究課題に対する公開データセットが存在しないため,様々なモバイルセンサデータと重要なシーンの外観変化を提供する新しいデータセットを収集し,クエリ画像のための接地ポーズを取得するシステムを開発した。 提案手法といくつかの最先端ベースラインをベンチマークし,提案手法の有効性を実証する。 コードとデータセットは公開される予定だ。

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