2020-An Appearance and Viewpoint Invariant Visual Place Recognition for Seasonal Changes
发表期刊/会议: 2020 20th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS)
等级:垃圾级
发表时间: 20201013
参考引用: S. Arshad and G. -W. Kim, "An Appearance and Viewpoint Invariant Visual Place Recognition for Seasonal Changes," 2020 20th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS), Busan, Korea (South), 2020, pp. 1206-1211, doi: 10.23919/ICCAS50221.2020.9268397.
关键词: 手工特征组合;
阅读程度: 全文
更新时间: 20231201
Ⅰ. 主要内容
总结了在高度变化的环境中使用手工特征进行视觉地点识别的现有工作;
针对CNN 特征会消耗大量内存和计算资源的问题,提出了使用不同手工特征检测器和描述子进行组合的方法,以提供地点识别中视角和季节变化的鲁棒性;
所提出的地点识别系统使用二进制特征来提高检测效率、降低内存消耗。
主要模块:特征提取,特征匹配,外点去除,分类
Ⅱ. 结论
基于 CenSure 的 STAR 检测器和 BRISK 描述子的组合实现了较高的检测精度。
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