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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 1,414 - 1,421 (8page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2024.24.0216
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The performance of camera-based place recognition has significantly improved with the rapid advancement of deep learning. However, RGB cameras still face challenges in handling variations in lighting conditions due to their inherent limitations. Recent research has explored the use of thermal infrared (TIR) cameras to achieve illumination-invariant scene recognition. Nevertheless, TIR cameras can also struggle in scenarios with uniform heat distribution or when objects with extreme temperatures are present. We herein propose a robust place recognition methodology that leverages RGB-TIR feature fusion. We developed a novel network architecture that can dynamically extract information weights from each RGB and TIR image and then generate a weighted descriptor. This approach is particularly effective in scenarios in which one of the sensor modalities is degraded. The proposed method was validated using a dataset covering a subterranean environment, and it demonstrated superior performance compared with existing visual place recognition (VPR) methods. Additionally, we conducted an ablation study to evaluate the effectiveness of the proposed weight extraction network, providing qualitative insights into its performance.
목차
Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 방법론
IV. 실험 결과
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
D. Nister and S. Henrik, “Scalable recognition with a vocabulary tree,” 2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2161-2168, 2006. doi: https://doi.org/10.1109/CVPR.2006.264
M. Cummins and P. Newman. “FAB-MAP: Probabilistic localization and mapping in the space of appearance,” The International Journal of Robotics Research, vol. 27, no. 6, pp. 647-665, 2008. doi: https://doi.org/10.1177/0278364908090961
R. Arandjelovic, P. Gronat, A. Torii, T. Pajdia, and J. Sivic, “NetVLAD: CNN architecture for weakly supervised place recognition,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 5297-5307, 2016. doi: https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.572
F. Radenović, G. Tolias, and O. Chum. “Fine-tuning CNN image retrieval with no human annotation,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 41, no. 7, pp. 1655-1668, 2018. doi: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2018.2846566
J. Jiang, X. Chen, W. Dai, Z. Gao, and Y. Zhang, “Thermal-inertial slam for the environments with challenging illumination,” IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 7, no. 4, pp. 8767-8774, 2022 doi: https://doi.org/10.1109/LRA.2022.3185385
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