基于低分辨率图像的视觉地点识别
计算机视觉与模式识别
2023-05-11 v1
摘要
图像包含了机器人周围环境的丰富信息。随着紧凑型摄像头的广泛普及，视觉信息在解决定位问题中变得越来越流行，这被称为视觉地点识别（VPR）。虽然许多应用使用高分辨率摄像头和高端系统来实现最优的地点匹配性能，但低端商业系统由于资源限制以及相对低分辨率和低质量的摄像头而面临局限。在本文中，我们分析了图像分辨率对成熟的手动设计VPR流程的准确性和鲁棒性的影响。手动设计具有较低的计算需求，并能适应灵活的图像分辨率，这使其成为可扩展到任意图像源并在资源限制下运行的合适方法。本文旨在帮助学术研究者和软硬件行业的公司共同设计VPR解决方案，并拓展VPR算法在商业产品中的使用。
引用
@article{arxiv.2305.05776,
title = {Visual Place Recognition with Low-Resolution Images},
author = {Mihnea-Alexandru Tomita and Bruno Ferrarini and Michael Milford and Klaus McDonald-Maier and Shoaib Ehsan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.05776},
year = {2023}
}
备注
The paper has been accepted for presentation at the Active Methods in Autonomous Navigation Workshop, part of the 2023 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)