基于BEV投影的图像特征三角描述子用于驾驶场景中的环路检测
计算机视觉与模式识别
2024-06-13 v1 机器人学
摘要
本文提出一种基于STD方法的快速且稳健的图像特征三角描述子(IFTD),旨在提高驾驶场景中位置识别的效率和准确性。我们从点云的BEV投影图像中提取关键点,并将这些关键点构建为三角描述子。通过匹配这些特征三角,我们实现了精确的位置识别并计算了两个关键帧之间的4-DOF姿态估计。此外,我们采用图像相似性检查进行最终的位置识别。在三个公开数据集上的实验结果表明,与当前最先进的方法相比,我们的IFTD在低计算开销下具有更好的鲁棒性和准确性。
引用
@article{arxiv.2406.07937,
title = {IFTD: Image Feature Triangle Descriptor for Loop Detection in Driving Scenes},
author = {Fengtian Lang and Ruiye Ming and Zikang Yuan and Xin Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.07937},
year = {2024}
}