Localisation basée amers visuels : détection et mise à jour d'amers avec gestion des incertitudes

Autor: Qu, Xiaozhi

En utilisant des amers visuels géoréférencés. Le processus d’appariement de flux d’images avec ces amers est guidé par les incertitudes des poses. On ajoute des contraintes absolues dans le système d’équations de l’ajustement de faisce

Externí odkaz: http://www.theses.fr/2017PESC1005/document

Localisation à base d’amers visuels: Cartographie et mise en correspondance de marquages au sol et intégration dans LBA

Autor: Soheilian, Bahman, Qu, Xiaozhi, Brédif, Mathieu

Publikováno v: Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle (RFIA)
Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle (RFIA), Jun 2016, Clermont-Ferrand, France

Precise localization in dense urban areas is a challenging task for both mobile mapping and driver assistance systems. This paper proposes a strategy to use road markings as localization landmarks for vision based systems. First step consists in reco

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::843c50769a79364e43828f6280bad227
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02551465