Fugu-MT 論文翻訳(概要): IFTD: Image Feature Triangle Descriptor for Loop Detection in Driving Scenes

論文の概要: IFTD: Image Feature Triangle Descriptor for Loop Detection in Driving Scenes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07937v1
Date: Wed, 12 Jun 2024 06:59:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-13 18:05:32.516900
Title: IFTD: Image Feature Triangle Descriptor for Loop Detection in Driving Scenes
Title（参考訳）: IFTD:運転シーンにおけるループ検出のための画像特徴三角形記述子
Authors: Fengtian Lang, Ruiye Ming, Zikang Yuan, Xin Yang,
Abstract要約: STD法に基づく高速で堅牢な画像特徴三角形記述子(IFTD)を提案する。 3つの公開データセットによる実験結果から、我々のIFTDは最先端の手法よりもロバスト性や精度を向上できることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.869910049066121
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this work, we propose a fast and robust Image Feature Triangle Descriptor (IFTD) based on the STD method, aimed at improving the efficiency and accuracy of place recognition in driving scenarios. We extract keypoints from BEV projection image of point cloud and construct these keypoints into triangle descriptors. By matching these feature triangles, we achieved precise place recognition and calculated the 4-DOF pose estimation between two keyframes. Furthermore, we employ image similarity inspection to perform the final place recognition. Experimental results on three public datasets demonstrate that our IFTD can achieve greater robustness and accuracy than state-of-the-art methods with low computational overhead.
Abstract（参考訳）: 本研究では,STD法に基づく高速で堅牢な画像特徴三角形記述子(IFTD)を提案する。点雲のBEV投影画像からキーポイントを抽出し、これらのキーポイントを三角形記述子に構成する。これらの特徴三角形をマッチングすることにより、正確な位置認識を実現し、2つのキーフレーム間での4-DOFポーズ推定を計算した。さらに,画像類似度検査を用いて最終的な位置認識を行う。 3つの公開データセットによる実験結果から、我々のIFTDは計算オーバーヘッドの少ない最先端の手法よりも、より堅牢性と精度が高いことが示されている。

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