[发明专利]一种基于深度学习之语义分割的视觉SLAM方法在审
| 申请号： | 202010978343.0 | 申请日： | 2020-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN112132897A | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 艾勇保;芮挺;赵晓萌;方虎生;符磊;何家林;陆明;刘帅;赵璇 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军陆军工程大学 |
| 主分类号： | G06T7/73 | 分类号： | G06T7/73;G06T5/00;G06K9/46;G06K9/34;G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京力量专利代理事务所(特殊普通合伙) 11504 | 代理人： | 毛雨田 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习之语义分割的视觉SLAM方法，涉及计算机视觉传感的技术领域。本发明通过RGB‑D深度相机采集图像，进行特征提取和语义分割，得到提取的ORB特征点与像素级语义分割结果；通过基于多视图几何动静点检测算法，检测出运动物体对象，删除ORB特征点；执行初始化建图：顺次执行跟踪、局部建图以及回环检测线程，根据关键帧位姿和静态背景修复技术获得的合成图像，构造出静态场景的八叉树三维点云地图，最终实现面向动态场景的基于深度学习之语义分割的视觉SLAM方法。本发明提高了动态场景下视觉SLAM的相机位姿估计和轨迹评估的精度，增强了动态场景下传统视觉SLAM系统性能的鲁棒性、稳定性以及精确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 语义 分割 视觉 slam 方法 | ||
【主权项】：
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