面向增强海事视觉的视觉与海图数据实时融合
计算机视觉与模式识别
2025-07-21 v1 人工智能
摘要
本文提出了一种通过融合实时视觉数据与海图信息来增强海事视觉的新方法。我们的系统通过将检测到的导航辅助物(如浮标)与其在海图数据中的对应表示进行精确匹配,将海图数据叠加于实时视频流之上。为实现稳健关联,我们引入了一种基于 Transformer 的端到端神经网络,可针对浮标查询预测边界框与置信度分数,从而实现图像域检测与世界空间海图标记的直接匹配。所提方法与基线方法进行了对比,包括通过相机投影估计浮标位置的光线投射模型,以及扩展了距离估计模块的 YOLOv7 网络。在真实世界海事场景数据集上的实验结果表明,我们的方法在动态且具有挑战性的环境中显著提升了目标定位与关联精度。
引用
@article{arxiv.2507.13880,
title = {Real-Time Fusion of Visual and Chart Data for Enhanced Maritime Vision},
author = {Marten Kreis and Benjamin Kiefer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.13880},
year = {2025}
}