Hybrid Scene Compression for Visual Localization

Localizing an image wrt. a 3D scene model represents a core task for many computer vision applications. An increasing number of real-world applications of visual localization on mobile devices, e.g., Augmented Reality or autonomous robots such as drones or self-driving cars, demand localization approaches to minimize storage and bandwidth requirements. Compressing the 3D models used for localization thus becomes a practical necessity. In this work, we introduce a new hybrid compression algorithm that uses a given memory limit in a more effective way. Rather than treating all 3D points equally, it represents a small set of points with full appearance information and an additional, larger set of points with compressed information. This enables our approach to obtain a more complete scene representation without increasing the memory requirements, leading to a superior performance compared to previous compression schemes. As part of our contribution, we show how to handle ambiguous matches arising from point compression during RANSAC. Besides outperforming previous compression techniques in terms of pose accuracy under the same memory constraints, our compression scheme itself is also more efficient. Furthermore, the localization rates and accuracy obtained with our approach are comparable to state-of-the-art feature-based methods, while using a small fraction of the memory.Comment: Published at CVPR 201

Implementación de controles para el aseguramiento de la calidad e inocuidad en bodegas frías, contenedores y sala de transformación de carne de ave en GRUPO BUENA S.A., Guatemala C.A.

El presente trabajo de investigación se realizó en la Empres Grupo Buena S.A. de Guatemala. Mediante el diagnóstico, se estableció la situación actual de la empresa, y la necesidad más urgente de atender era la realización de un manual que establezca los seis procedimientos para una mejor aplicación mediante la secuencia de procesos para el manejo de los productos congelados. Los procedimientos por orden de presentación son: ingreso, almacenaje, control y despacho de producto congelado y finaliza con el procedimiento de seguridad e higiene en cuartos fríos y el procedimiento para manejo correcto de bodegas frías y contenedores fijos. Se describe la documentación de las buenas prácticas de manufactura realizadas en la sala de transformación de carne de aves, para organizar la información y que pueda servir como evidencia de que fue lo que se realizó, porqué se hizo, quién lo hizo y qué proceso está bajo control. Se realizó iniciando con la descripción del listado de insumos, materias primas, materiales de empaque y etiquetas, continuando con el programa de control de agua potable, programa de limpieza y desinfección y registros correspondientes. Se describe la fase de investigación del plan de ahorro del consumo de agua en la empresa Grupo Buena. Iniciando con el diagnóstico donde se determinó la situación actual de la empresa en cuanto al consumo de agua en metros cúbicos, continuando con la determinación de la cantidad de agua utilizada en diferentes áreas de la empresa, total de agua utilizada y por último se presenta el plan de reducción de consumo de agua

Hybrid scene Compression for Visual Localization

Localizing an image w.r.t. a 3D scene model represents a core task for many computer vision applications. An increasing number of real-world applications of visual localization on mobile devices, e.g., Augmented Reality or autonomous robots such as drones or self-driving cars, demand localization approaches to minimize storage and bandwidth requirements. Compressing the 3D models used for localization thus becomes a practical necessity. In this work, we introduce a new hybrid compression algorithm that uses a given memory limit in a more effective way. Rather than treating all 3D points equally, it represents a small set of points with full appearance information and an additional, larger set of points with compressed information. This enables our approach to obtain a more complete scene representation without increasing the memory requirements, leading to a superior performance compared to previous compression schemes. As part of our contribution, we show how to handle ambiguous matches arising from point compression during RANSAC. Besides outperforming previous compression techniques in terms of pose accuracy under the same memory constraints, our compression scheme itself is also more efficient. Furthermore, the localization rates and accuracy obtained with our approach are comparable to state-of-the-art feature-based methods, while using a small fraction of the memory