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BIM-Tracker: A model-based visual tracking approach for indoor localisation using a 3D building model / Debaditya Acharya in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 150 (April 2019)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 150 (April 2019) . - pp 157 - 171 Titre : BIM-Tracker: A model-based visual tracking approach for indoor localisation using a 3D building model Type de document : Article/Communication Auteurs : Debaditya Acharya, Auteur ; Milad Ramezani, Auteur ; Kourosh Khoshelham, Auteur ; Stephan Winter, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 157 - 171 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] algorithme de Gauss-Newton [Termes IGN] appariement de données localisées [Termes IGN] corrélation à l'aide de traits caractéristiques [Termes IGN] estimation de pose [Termes IGN] filtre de Kalman [Termes IGN] longueur focale [Termes IGN] Matlab [Termes IGN] méthode des moindres carrés [Termes IGN] modèle 3D du site [Termes IGN] positionnement en intérieur [Termes IGN] trajet (mobilité) Résumé : (Auteur) This article presents an accurate and robust visual indoor localisation approach that not only is infrastructure-free, but also avoids accumulation error by taking advantage of (1) the widespread ubiquity of mobile devices with cameras and (2) the availability of 3D building models for most modern buildings. Localisation is performed by matching image sequences captured by a camera, with a 3D model of the building in a model-based visual tracking framework. Comprehensive evaluation of the approach with a photo-realistic synthetic dataset shows the robustness of the localisation approach under challenging conditions. Additionally, the approach is tested and evaluated on real data captured by a smartphone. The results of the experiments indicate that a localisation accuracy better than 10 cm can be achieved by using this approach. Since localisation errors do not accumulate the proposed approach is suitable for indoor localisation tasks for long periods of time and augmented reality applications, without requiring any local infrastructure. A MATLAB implementation can be found on https://github.com/debaditya-unimelb/BIM-Tracker. Numéro de notice : A2019-139 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.02.014 Date de publication en ligne : 27/02/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.02.014 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92473 [article]

Exemplaires(3)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
081-2019041	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible
081-2019043	DEP-RECP	Revue	LASTIG	Dépôt en unité	Exclu du prêt
081-2019042	DEP-RECF	Revue	Nancy	Dépôt en unité	Exclu du prêt