[发明专利]基于YOLACT实例分割模型的动态场景SLAM方法有效
| 申请号： | 201910481706.7 | 申请日： | 2019-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN110378345B | 公开（公告）日： | 2022-10-04 |
| 发明（设计）人： | 李丹;蔡述庭;龙土志;李翔宇 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/46;G06V10/75;G06V10/74;G06T7/73 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 杨晓松 |
| 地址： | 510062 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于YOLACT实例分割模型的动态场景SLAM方法，首先采用YOLACT实例分割模型对当前帧图像进行实例分割处理，从而区分得到图像中的动态像素和静态像素；对于当前帧图像中的静态像素部分，提取出该部分的特征点；在提取的特征点的基础上选取关键帧；针对选出的关键帧再次剔除动态像素，留下静态像素构造地图，并进行地图初始化；对于剩余下来的静态像素区域，提取该区域的ORB特征点，更新关键帧；在关键帧之间进行特征点的匹配，利用ORB特征点更新局部地图；用局部集束调整优化关键帧的位姿；利用回环检测来优化位姿，更正漂移误差。本方法在动态场景下能快速识别出动态物体，并实时建图导航，具有广泛的应用场景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 yolact 实例 分割 模型 动态 场景 slam 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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