城市无人机数据集（Urban Drone Dataset (UDD)）

该研究提出了一种结合结构从运动（SfM）和语义分割的创新方法，通过利用语义分割提供的高置信度语义信息，提高了特征点检测和匹配精度。通过引入语义约束，提出了一种具有等值约束的捆绑调整方法，并通过序列二次编程（SQP）高效解决。该方法提升了SfM精度，并加速了描述符匹配。研究展示了SfM与语义分割的互惠互利，并证明了语义分割在城市无人机数据集（UDD）中的自动标注潜力。