[发明专利]动态场景下基于全卷积神经网络的视觉SLAM方法及系统在审
| 申请号： | 202110295567.6 | 申请日： | 2021-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN112802197A | 公开（公告）日： | 2021-05-14 |
| 发明（设计）人： | 吕艳;柳双磊;倪益华;倪忠进;宋源普 | 申请（专利权）人： | 浙江农林大学 |
| 主分类号： | G06T17/05 | 分类号： | G06T17/05;G06T7/11;G06T3/40;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京润平知识产权代理有限公司 11283 | 代理人： | 郑磊 |
| 地址： | 311300 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种动态场景下基于全卷积神经网络的视觉SLAM方法和系统，该方法包括：获取图像数据集；根据所述图像数据集构建全卷积神经网络模型；利用所述全卷积神经网络模型对摄像机当前采集的单目实时图像进行语义分割，得到语义标签图像；根据所述语义标签图像剔除所述单目实时图像的动态特征点，得到所述单目实时图像的静态特征点；根据所述静态特征点估计所述摄像机的位姿。通过本发明提供的方法，能够准确识别动态目标并完成语义分割，有效的提高摄像机跟踪的准确性和鲁棒性，提高视觉SLAM在动态场景中定位与建图精度。 | ||
| 搜索关键词： | 动态 场景 基于 卷积 神经网络 视觉 slam 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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