[发明专利]一种基于点线融合的视觉SLAM方法在审
| 申请号： | 201910981919.6 | 申请日： | 2019-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN110782494A | 公开（公告）日： | 2020-02-11 |
| 发明（设计）人： | 马伟;谢帅 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/73 | 分类号： | G06T7/73;G06T7/80;G06T17/05 |
| 代理公司： | 11203 北京思海天达知识产权代理有限公司 | 代理人： | 张慧 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于点线融合的视觉SLAM方法，首先输入一幅图像，预测相机位姿，对图像提取特征点，利用多个视角间的时序信息估计并提取特征线。匹配特征点和特征线，在前后帧跟踪特征，建立帧间的关联，然后对当前帧的位姿进行优化，并优化二维特征线，以提升特征线的完整度。判断当前是否为关键帧，对于关键帧，则加入地图中，并更新地图中的三维点和线，对当前关键帧和相邻的关键帧进行联合优化，优化相机的位姿和三维特征。并剔除部分外点，剔除冗余的关键帧。最后对关键帧进行回环检测，若当前关键帧和之前帧为相似场景，则闭合回环，并进行一次全局优化，消除累积误差。本发明在基于点和线的SLAM系统框架下，利用多个视角图像的时序关系，提升线条提取的速度和特征线的完整度，从而提升位姿精度和地图重建效果。 | ||
| 搜索关键词： | 关键帧 位姿 特征线 完整度 回环 剔除 相机 优化 图像提取特征 匹配特征点 闭合 地图重建 二维特征 累积误差 联合优化 全局优化 三维特征 时序关系 时序信息 视角图像 提取特征 系统框架 线条提取 冗余 点线 帧间 三维 视觉 图像 场景 关联 视角 跟踪 融合 更新 检测 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于点线融合的视觉SLAM方法，其特征在于：利用帧间时序性关系提取特征信息进行地图重建；设某个三维路标为X，相机在0,1,…,t-2,t-1,t时刻拍摄了t+1张图像，则最近三帧图像所对应的相机位姿可表示为T
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- 本发明提出一种基于线性回归的双向视线方向估计方法和装置，其中，方法包括：跟踪连续预定数量视频帧的双眼视线方向作为初始数据集；根据初始数据集分别计算双眼间的两个视线方向的线性回归模型；对当前视频帧进行视线跟踪，如果视线跟踪结果异常，则通过线性回归模型进行视线方向估计。由此，通过将双眼视线方向存在的潜在关系拟合为线性回归模型，从而在进行视线跟踪的过程中若一只眼睛的跟踪结果异常或视线方向无法获得时利用线性回归模型和另一只眼睛的视线方向估计这一眼睛的视线方向，得到一个合理的双目视线方向结果，增加视线跟踪的鲁棒性。
- 一种针对声压敏感核声图的目标定位方法及其系统-201711474596.9
- 许枫;唐浩;杨娟 - 中国科学院声学研究所
- 2017-12-29 - 2019-12-24 - G06T7/73
- 本发明提供一种针对声压敏感核声图的目标定位方法及其系统，包括以下步骤：步骤1)对声压敏感核声图进行归一化，确定不同level的等高线；步骤2)删除面积小于某阈值的等高线；步骤3)按照level从小到大依次处理，每次处理属于同一个level的等高线，选择面积最大的作为本level的结果；4)计算最后一个level结果的重心，该重心即为目标。本方法提高了目标定位的自动化程度，而且精度高。
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