Estimación de posición de una cámara monocular utilizando aprendizaje continuo
Date
2026-01
Authors
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Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
"Esta tesis presenta el desarrollo de estrategias de aprendizaje continuo para la localización visual de una cámara monocular a bordo de un dron en situaciones de pérdida de señal GPS. El objetivo principal fue diseñar una metodología de localización de respaldo capaz de proporcionar una posición aproximada a la real, mientras incorpora de manera dinámica nueva información del entorno. Para lograr este objetivo, se propusieron tres esquemas de localización basados en aprendizaje continuo: localización topológica, localización jerárquica y localización progresiva utilizando la percepción visual del escenario mediante imágenes aéreas. Además, se implementaron dos estrategias de aprendizaje continuo y un mecanismo de búsqueda para asociar las imágenes de prueba con su posición correspondiente. Los experimentos se realizaron en escenarios controlados con datos reales capturados en vuelo, evaluando el desempeño de las propuestas frente a trayectorias discontinuas y diversos entornos. Los resultados demostraron que las metodologías permiten recuperar la localización aproximada a la velocidad de procesamiento de la imagen, demostrando su uso como un sistema de respaldo ante fallas de GPS. A diferencia de enfoques tradicionales que requieren largos tiempos de entrenamiento y grandes conjuntos de datos, en este trabajo se exploró el uso de redes ligeras y arquitecturas binarias capaces de estimar la posición en tiempo cercano a la frecuencia de captura de la cámara".
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