近日，在计算机视觉会议CVPR 2019上，中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室副研究员申抒含团队获得本年度“大时间跨度视觉定位竞赛”（Long-Term Visual Localization Challenge）冠军。
　　视觉定位是指利用单张图片和三维场景信息，精确估计拍摄图像的相机三维位置和三维朝向，是自动驾驶、增强/混合现实、三维重建和SLAM等计算机视觉和机器人应用场景中重要的技术基础。
　　自动化所团队在竞赛中以图像检索和PnP算法为核心，利用图像高层的语义特征不随环境变化而改变的特点，将图像高层语义信息纳入视觉定位流程中，显著克服了环境变化所带来的影响，有效提高了定位精确度。团队提交的定位结果在5个评测数据集上获得4个第一、1个第二，总分排名第一。
　　竞赛提供的5个数据集均来自实际场景，包含近6万张用于三维地图构建图像和近8万张用于视觉定位的图像，涵盖了室外定位可能遇到的各类天气、季节、光照变化，如雨、雪、雾、春夏秋冬、黄昏、黎明、正午、黑夜等，以及可能遇到的城市、郊区、停车场等区域变化。除室外场景，数据集还涵盖了室内定位可能出现的重复纹理、弱纹理、视角狭窄、动态物体遮挡等常见问题。在定量评估的基础上，竞赛还要求参赛队伍提交相关论文以评估算法的理论创新性和可复现性。
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　　竞赛成绩