[发明专利]基于深度学习的单目视觉里程计位姿优化与误差修正方法有效
| 申请号： | 202111221271.6 | 申请日： | 2021-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN113989318B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 肖卓凌;宋濡君;朱然 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/215 | 分类号： | G06T7/215;G06T7/246;G01C25/00;G06N3/0442;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 李林合 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的单目视觉里程计位姿优化与误差修正方法，其包括获取图像数据，并计算对应的光流图像序列；采用固定步长滑动窗口对光流图片序列进行分割，得到若干分割后的输入序列数据，并利用编码器获得各输入序列数据的高维度运动特征；将高维度运动特征输入人工神经网络；利用位姿变换相似性计算模块对运动的时序关系和运动的局部上下文信息进行运动相似性建模，并利用注意力机制指导优化位姿特征，得到经过运动相似性提纯的运动特征；将运动相似性提纯后的运动特征输入位姿修正预测网络，实现位姿优化和误差修正。本发明充分挖掘和建模了图像运动数据中的时序关系和连续运动的相似性，提高了鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 目视 里程计 优化 误差 修正 方法 | ||
【主权项】：
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