Localisation Basée Vision : de l'hétérogénéité des approches et des données - Université de Bourgogne Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2017

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.
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Dates et versions

hal-01587287 , version 1 (14-09-2017)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01587287 , version 1

Citer

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. ⟨hal-01587287⟩
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