自动化学院博士研究生路荣丰在国际权威期刊IEEETIM上发表论文

近日，自动化学院博士研究生路荣丰以杭电第一作者单位的论文Self-supervised Camera Relocalization with Hierarchical Fern Encoding被国际权威期刊IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement（TIM）录用。该文章指导教师为颜成钢教授和朱尊杰老师。

视觉重定位是计算机视觉领域一项重要技术，其通过输入的视觉信号在已知的三维场景中估计出当前相机的六自由度位置。视觉重定位在三维重建、SLAM、机器人、无人驾驶中被广泛使用，然而，现有方法在视点变化比较大的图像上很难实现精准的视觉重定位，同时，现有的方法都无法自动检测重定位位姿精度，从而限制了重定位的准确率和召回率。针对这两个问题，本研究提出了一种基于分块随机的自监督重定位方法，该方法利用分块图像编码和匹配技术实现在大视角差下的重定位，提高了重定位的召回率，随后引入一个重定位位姿自监督优化模块，该模块可以自动识别重定位位姿的精度，并通过循环校正策略来优化错误或者不精准的位姿，从而进一步提高重定位的准确率。

路荣丰系我校薛安克教授和我校智能信息处理实验室(IIPL)联合培养的博士生，该实验室由颜成钢教授领衔，与美国北卡罗来纳大学教堂山分校、美国康涅狄格大学、中国科学院大学、清华大学等国内外多家高校和科研院所有长期密切的合作，近年来培养出多名优秀学生。该实验室长期致力于智能信息处理方面的研究，主要研究方向包括：机器学习、模式识别、图像处理、计算机视觉、计算机图形学、医学影像处理、生物信息处理等。

标签：方法  实验室  视觉