Localisation Basée Vision : de l'hétérogénéité des approches et des données

Résumé : De nos jours, nous disposons d'une grande diversité de données sur les lieux qui nous entourent. Ces données peuvent être de natures très différentes : une collection d'images, un modèle 3D, un nuage de points colorisés, etc. Lorsque les GPS font défaut, ces informations peuvent être très utiles pour localiser un agent dans son environnement s'il peut lui-même acquérir des informations à partir d'un système de vision. On parle alors de Localisation Basée Vision (LBV). De par la grande hétérogénéité des données acquises et connues sur l'environnement, il existe de nombreux travaux traitant de ce problème. Cet article a pour objet de passer en revue les différentes méthodes récentes pour localiser un système de vision à partir d'une connaissance a priori sur l'environnement dans lequel il se trouve.
Type de document :
Communication dans un congrès
ORASIS - Journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, Jun 2017, Colleville-sur-Mer, France. ORASIS - Journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, 2017
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Contributeur : Cédric Demonceaux <>
Soumis le : jeudi 14 septembre 2017 - 09:28:27
Dernière modification le : mercredi 13 décembre 2017 - 14:20:33

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Nathan Piasco, Désiré Sidibé, Valérie Gouet-Brunet, Cédric Demonceaux. Localisation Basée Vision : de l'hétérogénéité des approches et des données. ORASIS - Journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, Jun 2017, Colleville-sur-Mer, France. ORASIS - Journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, 2017. 〈hal-01587287〉

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