众包场景变化检测与局部地图更新
计算机视觉与模式识别
2022-03-11 v1
摘要
随着场景随时间变化，地图描述子变得过时，影响 VPS 定位精度。在本工作中，我们提出一种检测结构与纹理场景变化并随之更新地图的方法。我们的方法中，地图包含由 LiDAR 或 SFM 生成的带描述子的 3D 点。常见方法存在缺陷：1) 直接比较两幅点云进行变化检测由于每次比较都需重建新点云而缓慢；2) 基于图像的比较需保留地图图像，带来大量存储开销。为规避这些问题，我们提出一种基于点云描述子比较的方法：1) 基于 VPS 位姿选取相近的查询与地图图像对；2) 将查询图像配准到地图图像描述子；3) 使用分割过滤动态或短时变化；4) 比较对应片段间的描述子。
引用
@article{arxiv.2203.05205,
title = {Crowd Source Scene Change Detection and Local Map Update},
author = {Itzik Wilf and Nati Daniel and Lin Manqing and Firas Shama and Omri Asraf and Feng Wensen and Ofer Kruzel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.05205},
year = {2022}
}