AMiner论文推荐——Large-scale Localization Datasets in Crowded Indoor Spaces

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Large-scale Localization Datasets in Crowded Indoor Spaces

论文链接：https://www.aminer.cn/pub/60a635cf91e0115d932bfc9e

推荐理由： 利用视觉定位来估计摄像机的精确位置，可以实现许多有趣的应用，如增强现实、机器人导航，这在其他定位技术失败的室内环境中特别有用。然而，室内空间给视觉定位算法带来了诸多挑战，例如，人造成的遮挡、无纹理的表面、巨大的视角变化、低光、重复的纹理等。现有的室内数据集要么较小，要么只包括上述挑战的一个子集。在本文中，作者介绍了5个新的室内数据集，用于在具有挑战性的真实世界环境中进行视觉定位。上述数据集均在韩国首尔的一个大型购物中心和一个大型地铁站拍摄的，使用了一个由10台摄像机和2台激光扫描仪组成的专用测绘平台。为了获得准确的地面真实相机位置，该工作开发了一个强大的LiDAR SLAM，它提供了初始位置，然后使用基于运动的新型结构优化来进行完善。作者在这些具有挑战性的数据集上提出了现代视觉定位算法的基准，表明基于结构的方法使用稳健的图像特征具有卓越的性能。

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