A New Method of Improving the Azimuth in Mountainous Terrain by Skyline Matching

Abstract

Augmented reality (AR) applications have a serious problem with the accuracy of the azimuth angle provided by mobile devices. The fusion of the digital magnetic compass (DMC), accelerometer and gyroscope gives the translation and rotation of the observer in 3D space. However, the precision is not always appropriate since DMC is prone to interference when using it near metal objects or electric currents. The silhouette of ridges separates the sky from the terrain and forms the skyline or horizon line in a mountainous scenery. This salient feature can be used for orientation. With the camera of the device and a digital elevation model (DEM) the correct azimuth angle could be determined. This study proposes an effective method to adjust the azimuth by identifying the skyline from an image and matches it with the skyline of the DEM. This approach does not require manual interaction. The algorithm has also been validated in a real-world environment. ZusammenfassungEine neue Methode zur Verbesserung des Azimuts im Bergland auf Basis des Matchings der Horizontlinie. Augmented Reality (AR)-Anwendungen haben oft ein Problem mit der begrenzten Genauigkeit des Azimuts, das von mobilen Geräten geliefert wird. Die Verknüpfung eines digitalen Magnetkompasses, eines Beschleunigungsmessers und eines Vermessungskreisels liefern die Translation und Rotation eines Beobachters im 3D-Raum. Die Genauigkeit ist jedoch nicht immer brauchbar, weil ein Magnetkompass anfällig für Störungen ist, vor allem verursacht durch Metall und elektrische Ströme. Die Silhouette von Bergen bildet die Horizontlinie, die für eine Richtungsbestimmung (Orientierung) genutzt werden kann. Mit einer Kamera und einem digitalen Höhenmodell (DEM) konnte mit guter Genauigkeit das Azimut bestimmt werden. Die Untersuchung schlägt eine effektive Methode vor, um das Azimut eines Magnetkompasses durch Vergleich der Horizontlinie aus einem Bild mit der gerechneten Horizontlinie aus einem DEM zu bestimmen. Dieser Ansatz benötigt keinen manuellen Eingriff. Der Algorithmus wurde in realen Umgebungen validiert.

Applications of Compter Vision: Skyline Extraction and Congressional Districting [védés előtt] = A gépi látás alkalmazásai: skyline-kiemelés és választókerület-szabdalás

“…These tests showed that the azimuth angles provided by the algorithm were 1.04 • on average from the ground truth azimuth. The publication related to Chapter 2 is Nagy [7].…”

“…We propose an eective method to adjust the azimuth by skyline extraction that does not require manual interaction. Chapter 2 is based on Nagy [7].…”