Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11147/7792
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorÇınaroğlu, İbrahim-
dc.contributor.authorBaştanlar, Yalın-
dc.date.accessioned2020-07-18T03:35:05Z
dc.date.available2020-07-18T03:35:05Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.isbn9781728119045
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.1109/SIU.2019.8806570
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11147/7792
dc.description27th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2019 -- 24 April 2019 through 26 April 2019en_US
dc.description.abstractOne of the research topics that maintains its popularity in the field of Computer Vision is place recognition and localization for autonomous vehicles. It is a known fact that GPS systems used for localizing vehicle cannot be activated in some cases and this inability has accelerated image based positioning studies. In our study, we performed image based localization using dataset that includes Malaga city center images. Firstly, a semantic descriptor is obtained as a result of semantic segmentation and localization was performed using the approximate nearest neighbor search. After that, success of this method was compared with the success of the local descriptor based method which is frequently used in the literature. Furthermore, a hybrid method obtained by combining these two methods is proposed. The superiority of the proposed hybrid image-based localization method, and hereby contribution of the semantic descriptor is demonstrated by experimental results. © 2019 IEEE.en_US
dc.description.abstractBilgisayarlı Görü alanındaki popülerliğini koruyan araştırma konularından birisi insansız araçlarda yer tespiti ve konumlandırmadır. Araçların konumlandırılmasında kullanılan GPS sistemlerinin bazı durumlarda faal olamadığı bilinen bir gerçektir ve bu yetersizlik imge tabanlı konumlandırma çalışmalarına hız vermiştir. Bizim çalışmamızda, araç içinden elde edilmiş Malaga şehir merkezi görüntülerinden oluşan bir veri tabanı kullanılarak imge tabanlı konumlandırma yapılmıştır. İlk olarak, anlamsal (semantik) bölütleme sonucunda elde edilen bir anlamsal betimleyici oluşturulmuş ve yaklaşık en yakın komşuluk araması tekniği de kullanılarak bir konumlandırma yapılmıştır. Ardından bu yöntemin başarısı, literatürde sıkça kullanılan yerel betimleyici tabanlı yöntemin başarısıyla kıyaslanmıştır. Ayrıca, bu iki yöntemin birleştirilmesi ile elde edilen melez bir yöntem önerilmiştir. Önerilen melez imge-tabanlı konumlandırmanın, sadece yerel betimleyici ve sadece anlamsal betimleyici kullanan yöntemden daha başarılı olduğu, dolayısıyla yerel betimleyici tabanlı yöntemlerin anlamsal betimleyiciler ile desteklenmesinin başarıyı artırdığı, deneysel sonuçlarla gösterilmiştir.
dc.language.isotren_US
dc.publisherInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.en_US
dc.relation.ispartof27th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2019en_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectAutonomous drivingen_US
dc.subjectImage based localizationen_US
dc.subjectImage matchingen_US
dc.subjectSemantic segmentationen_US
dc.titleİnsansız araçlar için anlamsal bölütleme ile imge tabanlı konumlandırmaen_US
dc.title.alternativeImage based localization using semantic segmentation for autonomous drivingen_US
dc.typeConference Objecten_US
dc.institutionauthorÇınaroğlu, İbrahim
dc.institutionauthorBaştanlar, Yalın
dc.institutionauthorÇınaroğlu, İbrahim-
dc.institutionauthorBaştanlar, Yalın-
dc.departmentİzmir Institute of Technology. Computer Engineeringen_US
dc.identifier.wosWOS:000518994300215en_US
dc.identifier.scopus2-s2.0-85071968918en_US
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.identifier.doi10.1109/SIU.2019.8806570-
dc.relation.doi10.1109/SIU.2019.8806570en_US
dc.coverage.doi10.1109/SIU.2019.8806570en_US
item.openairetypeConference Object-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.fulltextWith Fulltext-
item.languageiso639-1tr-
item.cerifentitytypePublications-
item.grantfulltextopen-
crisitem.author.dept03.04. Department of Computer Engineering-
Appears in Collections:Computer Engineering / Bilgisayar Mühendisliği
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / Scopus Indexed Publications Collection
WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / WoS Indexed Publications Collection
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
08806570.pdfConference Paper760.54 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show simple item record



CORE Recommender

SCOPUSTM   
Citations

6
checked on Mar 22, 2024

Page view(s)

282
checked on Mar 25, 2024

Download(s)

298
checked on Mar 25, 2024

Google ScholarTM

Check




Altmetric


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.