Reinforcement of pedestrian localization by visual detection via geometric and spatial information contained in a map
Renforcement de la localisation piétonne par détection visuelle via des informations géométriques et spatiales contenues dans une carte
Résumé
This paper presents a technique to reinforce a proprioceptive system of indoor pedestrian location, assisted by a camera,embedded in a phone. A YOLOv5 neural network is trained to detect landmarks present in the images. The main contributionof this paper is to allow the system to identify false positives by introducing geometric and spatial constraints drawn from thebuilding map. This is accomplished by a Particle Filter with management of particles in groups validating or not the detection in amulti-hypothesis mode.
Ce papier présente une technique pour renforcer un système proprioceptif de localisation piétonne en intérieur, assisté par une caméra, embarqué dans un téléphone. Un réseau de neurones YOLOv5 est entraîné pour détecter des amers présents dans les images. La principale contribution de ce papier est de permettre au système d'identifier les faux positifs en introduisant des contraintes géométriques et spatiales tirées de la carte du bâtiment. Ceci est accompli par un Filtre Particulaire avec gestion des particules en groupe validant ou non la détection dans un mode multi-hypothèses.
Fichier principal
Renforcement_de_la_localisation_piétonne_via_des_informations_géométriques_et_spatiales.pdf (2.76 Mo)
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