IFTD: Image Feature Triangle Descriptor for Loop Detection in Driving Scenes

要約

この研究では、運転シナリオにおける場所認識の効率と精度を向上させることを目的として、STD 法に基づく高速かつ堅牢な画像特徴三角形記述子 (IFTD) を提案します。
点群の BEV 投影画像からキーポイントを抽出し、これらのキーポイントを三角形記述子に構築します。
これらの特徴三角形を照合することで、正確な場所認識を実現し、2 つのキーフレーム間の 4-DOF 姿勢推定を計算しました。
さらに、最終的な場所認識には画像類似性検査を採用しています。
3 つの公開データセットに関する実験結果は、当社の IFTD が、低い計算オーバーヘッドで最先端の手法よりも優れた堅牢性と精度を達成できることを示しています。

要約(オリジナル)

In this work, we propose a fast and robust Image Feature Triangle Descriptor (IFTD) based on the STD method, aimed at improving the efficiency and accuracy of place recognition in driving scenarios. We extract keypoints from BEV projection image of point cloud and construct these keypoints into triangle descriptors. By matching these feature triangles, we achieved precise place recognition and calculated the 4-DOF pose estimation between two keyframes. Furthermore, we employ image similarity inspection to perform the final place recognition. Experimental results on three public datasets demonstrate that our IFTD can achieve greater robustness and accuracy than state-of-the-art methods with low computational overhead.

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