ICPS-net：一种基于 RGB 的端到端室内相机定位系统，使用深度卷积神经网络
计算机视觉与模式识别
2019-10-15 v1
摘要
在无 GPS 数据可用区域内的室内定位与导航是一个具有挑战性的问题。在增强现实、自动驾驶、隧道内无人机导航等应用中，室内定位至关重要。本文中，据我们所知首次开发了一种基于深度网络的串联架构系统来解决此问题。该结构通过在所期望区域段使用摄影测量扫描获得的场景图像进行训练。一个基于 EfficientNet 的 CNN 结构被训练为场景分类器，随后一个 MobileNet CNN 结构被训练为回归器。所提出的系统对相机的笛卡尔位置和四元数信息均达到了惊人的精细精度。
引用
@article{arxiv.1910.06219,
title = {ICPS-net: An End-to-End RGB-based Indoor Camera Positioning System using deep convolutional neural networks},
author = {Ali Ghofrani and Rahil Mahdian Toroghi and Sayed Mojtaba Tabatabaie},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.06219},
year = {2019}
}
备注
7 pages, 8 figures, pre-print of ICMV2019 accepted paper