Abstract
We show how to use simple 2.5D maps of buildings and recent advances in image segmentation and machine learning to geo-localize an input image of an urban scene: We first extract the façades of the buildings and their edges from the image, and then look for the orientation and location that align a 3D rendering of the map with these segments. We discuss how to use a 3D tracking system to acquire the data required for training the segmentation method, the segmentation itself, and how we use the segmentations to evaluate the quality of the alignment.
Originalsprache | englisch |
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Titel | Proceedings of the Joint Urban Remote Sensing Event (JURSE) |
Publikationsstatus | Veröffentlicht - 2017 |
Veranstaltung | Joint Urban Remote Sensing Event 2017 - Dubai, Vereinigte Arabische Emirate Dauer: 6 März 2017 → 8 März 2017 |
Konferenz
Konferenz | Joint Urban Remote Sensing Event 2017 |
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Kurztitel | JURSE 2017 |
Land/Gebiet | Vereinigte Arabische Emirate |
Ort | Dubai |
Zeitraum | 6/03/17 → 8/03/17 |
Fingerprint
Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Semantic Segmentation for 3D Localization in Urban Environments“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.Auszeichnungen
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Best Paper Award at JURSE 2017
Armagan, Anil (Empfänger/-in), Hirzer, Martin (Empfänger/-in) & Lepetit, Vincent (Empfänger/-in), 8 März 2017
Auszeichnung: Preise / Medaillen / Ehrungen