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Outdoor Robot Geo-Localization Using Vision Technics
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AI
DOI：10.1007/978-3-032-00986-9_33.png)
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摘要
En 中文
户外地理定位通常依赖于智能手机的GPS（全球定位系统）进行定位。然而，GPS在天空多云或密集城市区域高楼之间会遇到困难。本文提出了一种在GPS不可用或失效情况下的替代地理定位方法，利用视觉进行自我定位。该方法基于基于MobileNet的神经网络模型，随后使用YOLO进行回归和标志检测以帮助用户定位。我们将比较我们的方法与Nilwong等人、AlexNet和ResNet50使用的方法。所使用的数据集是在校园内用智能手机拍摄的照片，并用于训练模型。结果通过Android应用程序获得，该应用程序将输入图像的预测位置与在良好条件（晴朗天空）下由GPS测量的实际位置进行比较。结果表明，我们的模型可以替代GPS在都市环境中对行人进行定位。
Keyword:
Outdoor localization center dot MobileNet center dot Regression center dot YOLOv10 center dot GPS
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R
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0
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