Аналіз алгоритмів візуального виявлення місць

Abstract

Задача візуального виявлення місць (VPR – Visual Place Recognition) є важливою в комп’ютерному зорі та робототехніці. Останніми роками інтерес до цієї теми суттєво зріс, зокрема через її актуальність для задач автономної навігації та локалізації. Алгоритми VPR широко застосовуються в системах Visual SLAM для виявлення замикання петель. Однак ця задача ускладнюється через низку факторів: наявність візуально схожих місць, зміну точки спостереження, варіації освітлення, сезонні й структурні зміни середовища тощо. У сучасних дослідженнях пропонуються різні підходи до розв’язання цієї проблеми, які зазвичай класифікують за типом використовуваних дескрипторів. У цій роботі розглянуто та проаналізовано ці основні групи методів. The task of Visual Place Recognition (VPR) plays a crucial role in computer vision and robotics. Recently, interest in VPR has grown significantly, driven largely by its importance for autonomous navigation and localization. VPR algorithms are widely employed within Visual SLAM systems to detect loop closures. However, the problem is made challenging by factors such as visually similar places, changes in viewpoint, lighting variations, and seasonal or structural environmental alterations. Contemporary research offers a variety of solutions to these challenges, which are typically classified according to the type of descriptors they employ. In this work, we review and analyze these main groups of methods.