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IV 2015, IEEE Intelligent Vehicles Symposium 28/06/2015 01/07/2015 Seoul Corée du Sud
nom du congrès :
IV 2015, IEEE Intelligent Vehicles Symposium
début du congrès :
28/06/2015
fin du congrès :
01/07/2015
ville du congrès :
Seoul
pays du congrès :
Corée du Sud
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Titre : Vehicle localization using mono-camera and geo-referenced traffic signs Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiaozhi Qu , Auteur ; Bahman Soheilian
Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2015 Conférence : IV 2015, IEEE Intelligent Vehicles Symposium 28/06/2015 01/07/2015 Seoul Corée du Sud Importance : pp 605 - 610 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] compensation locale par faisceaux
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] géopositionnement
[Termes IGN] image terrestre
[Termes IGN] point de repère
[Termes IGN] programmation par contraintes
[Termes IGN] signalisation routière
[Termes IGN] véhicule automobileRésumé : (auteur) Vision based localization is a cost effective method for indoor and outdoor application. However, it has drift problem if none global optimization is used. We proposed a geo-referenced traffic sign based localization method, which integrated the constraints of 3D traffic signs with local bundle adjustment to reduce the drift. Comparing to global bundle adjustment, Local Bundle Adjustment(LBA) has low computational cost but suffers the drift problem for large scale localization because of the random error accumulation. We reduced the drift by means of the constraints from geo-referenced traffic signs for bundle adjustment process. The original LBA model was extended for the constraints and the traffic signs were detected in images and matched with 3D landmark database automatically. From the experiments of simulated and real images, our approach can reduce the drift and have better locating results than none-constraint LBA based localization method. Numéro de notice : C2015-042 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IVS.2015.7225751 Date de publication en ligne : 27/08/2015 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/IVS.2015.7225751 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83303
