评估跨视角匹配以利用空中感知改进地面车辆定位

跨视角匹配指的是为给定查询地面视图图像从航拍图像数据库中找到最匹配图像的问题。若航拍图像带有地理标签，则最匹配的航拍图像可用于定位查询地面视图图像。由于深度学习方法近年的成功，已有若干跨视角匹配技术被提出。这些方法在孤立查询图像匹配上表现良好，但其在轨迹上的评估有限。本文中，我们评估跨视角匹配用于较长轨迹上地面车辆定位的任务。我们将这些跨视角匹配视为传感器测量值，并使用粒子滤波器进行融合。我们利用在照片级真实感仿真中收集的城市级数据集，通过改变四个参数评估该方法性能：航拍图像高度、航拍相机挂载俯仰角、地面相机视场角，以及粒子滤波中融合跨视角测量的方法。我们还报告了使用 Google 街景和卫星视图 API 收集的真实世界数据集上我们流程所得结果。