[发明专利]一种基于深度学习的语义地图构建方法在审
| 申请号： | 202011165689.5 | 申请日： | 2020-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN112419496A | 公开（公告）日： | 2021-02-26 |
| 发明（设计）人： | 王晓华;叶振兴 | 申请（专利权）人： | 西安工程大学 |
| 主分类号： | G06T17/05 | 分类号： | G06T17/05;G06T7/73;G06T7/80;G06K9/34;G06K9/00 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 燕肇琪 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的语义地图构建方法，具体为：步骤1：对安装在机器人上方的深度摄像头进行标定，通过RGBD图像配准计算位姿，根据输入点云利用ICP算法求解位姿；步骤2：在计算出位姿后，同时深度相机实时采集周围环境图像信息，使用openGL将当前帧的点云和已重建的部分进行融合，进行三维地图的建立；步骤3：将RGBD相机获取到的当前时刻图像和前一个关键帧的特征进行匹配，判断当前时刻图像是否为关键帧；步骤4：将步骤2中建立的三维地图作为输入，和步骤3中二维图像语义分割结果送入Elastic fusion模型进行三维语义分割地图的重建。本方法解决了现有技术中的SLAM建图方法误差大的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 语义 地图 构建 方法 | ||
【主权项】：
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