ANÁLISE DA FERRAMENTA DEEP-IMAGE-MATCHING PARA LOCALIZAÇÃO TOPOLÓGICA

Resumo

Por meio das validações propostas, foi possível concluir que a ferramenta Deep-Image-Matching possui grande precisão no reconhecimento de similaridade entre imagens, sendo possível considerar seu uso em aplicações na navegação em veículos autônomos e localização topológica.
Contudo, é importante ressaltar a necessidade de adaptações no uso da ferramenta para a função proposta. Neste estudo, foi necessário desenvolver um script em Python para mover as imagens da pasta do dataset que compõe o caminho, uma de cada vez, para a pasta onde estavam os Nós. Além disso, o script gerava um arquivo de texto, que posteriormente seria utilizado pelo DIM, contendo os pares de imagens que deveriam ser comparados pela ferramenta — nesse caso, a imagem da pasta do caminho e todas as imagens que compunham cada um dos Nós. Em seguida, o script aciona a ferramenta, lê os resultados gerados por ela, calcula e
registra o valor de MR. E, por fim, apaga a imagem inicialmente copiada e repete o processo para todas as outras imagens do dataset.
Entretanto, a ferramenta DIM não está completamente finalizada (Morelli et al, 2024), e portanto futuras funcionalidades que podem vir a ser implementadas para facilitar seu uso na temática proposta.
Outro fator a ser considerado é o tempo de execução, que é um fator importante para a finalidade almejada. As comparações entre as imagens não ocorrem em tempo real. Para as 24 imagens que compõem o conjunto dos Nós, são necessários cerca de 3 segundos* de processamento utilizando o DIM para comparar cada uma das imagens do dataset. Além disso, há o tempo necessário para que o script desenvolvido realize a inclusão e exclusão das imagens a serem comparadas e acione a ferramenta via interface de linha de comando.
* Tempo computado de execução com máquina utilizada.