論文の概要: Hierarchical Image Matching for UAV Absolute Visual Localization via Semantic and Structural Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.09748v1
• Date: Wed, 11 Jun 2025 13:53:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 06:35:03.026085
• Title: Hierarchical Image Matching for UAV Absolute Visual Localization via Semantic and Structural Constraints
• Title（参考訳）: 意味的・構造的制約によるUAV絶対視覚像定位のための階層的画像マッチング
• Authors: Xiangkai Zhang, Xiang Zhou, Mao Chen, Yuchen Lu, Xu Yang, Zhiyong Liu,
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)には絶対的な位置決めが不可欠であるが、グローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)信号が利用できない場合には困難である。 視線に基づく絶対的位置決め手法は、UAVの現在の視界を基準衛星マップで推定し、その位置を推定する手法として人気を博している。 既存の手法は主に従来の画像マッチングと低レベルの画像マッチングに依存しており、ソース間の相違や時間的変動による大きな違いによって困難に悩まされている。 セマンティック・アウェアと統合したUAV絶対位置推定のための階層的クロスソース画像マッチング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.639191465547517
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Absolute localization, aiming to determine an agent's location with respect to a global reference, is crucial for unmanned aerial vehicles (UAVs) in various applications, but it becomes challenging when global navigation satellite system (GNSS) signals are unavailable. Vision-based absolute localization methods, which locate the current view of the UAV in a reference satellite map to estimate its position, have become popular in GNSS-denied scenarios. However, existing methods mostly rely on traditional and low-level image matching, suffering from difficulties due to significant differences introduced by cross-source discrepancies and temporal variations. To overcome these limitations, in this paper, we introduce a hierarchical cross-source image matching method designed for UAV absolute localization, which integrates a semantic-aware and structure-constrained coarse matching module with a lightweight fine-grained matching module. Specifically, in the coarse matching module, semantic features derived from a vision foundation model first establish region-level correspondences under semantic and structural constraints. Then, the fine-grained matching module is applied to extract fine features and establish pixel-level correspondences. Building upon this, a UAV absolute visual localization pipeline is constructed without any reliance on relative localization techniques, mainly by employing an image retrieval module before the proposed hierarchical image matching modules. Experimental evaluations on public benchmark datasets and a newly introduced CS-UAV dataset demonstrate superior accuracy and robustness of the proposed method under various challenging conditions, confirming its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: グローバルな参照に関してエージェントの位置を決定することを目的とした絶対的位置決めは、さまざまな用途において無人航空機(UAV)にとって重要であるが、グローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)信号が利用できないと困難になる。 視線に基づく絶対位置決め手法は、現在のUAVの視界を基準衛星マップで推定して位置を推定する手法であり、GNSSのシナリオで人気がある。 しかし、既存の手法は従来の画像マッチングと低レベルの画像マッチングに大きく依存しており、ソース間の相違や時間的変動による大きな違いによる困難に悩まされている。 本稿では,UAV絶対局所化のための階層的クロスソース画像マッチング手法を提案する。 具体的には、粗いマッチングモジュールにおいて、視覚基盤モデルから派生した意味的特徴は、まず、意味的制約と構造的制約の下で領域レベルの対応を確立する。 そして、細粒度マッチングモジュールを適用して、微細な特徴を抽出し、画素レベルの対応を確立する。 これに基づいて、UAV絶対的な視覚的位置決めパイプラインは、相対的な位置決め技術に依存することなく構築され、主に、提案した階層画像マッチングモジュールの前に画像検索モジュールを使用する。 パブリックベンチマークデータセットとCS-UAVデータセットの実験的評価により,提案手法の様々な課題条件下での精度とロバスト性を向上し,その有効性を確認した。

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