3D 视觉

SemCityLoc: Aerial 6DoF Localization Using Semantic 3D City Models

SemCityLoc: 使用语义3D城市模型的航空6自由度定位

Jingfeng Mao, Xuyang Chen, Qilin Zhang, Oussema Dhaouadi, Guangming Wang, Brian Sheil, Daniel Cremers, Yan Xia, Olaf Wysocki

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 SLAM与定位 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出SemCityLoc，通过语义-几何对齐将航空位姿估计转化为结构化表面配准，利用基础模型视觉先验和标准化LoD城市模型，在重复遮挡环境中提升位姿判别性，并引入首个真实基准SemCityLockeD，实现定位误差从9.89m降至2.62m。

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