[发明专利]一种基于语义先验和深度学习特征的鲁棒视觉SLAM方法有效
| 申请号： | 202010656860.6 | 申请日： | 2020-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN111814683B | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 崔林艳;赖嵩 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/26;G06V10/46;G06V10/82;B25J9/16 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 张乾桢;贾玉忠 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于语义先验和深度学习特征的鲁棒视觉SLAM方法，包括以下步骤：(1)搭建基于深度学习特征提取的视觉SLAM框架，该框架的跟踪线程将相机传感器获取的图像输入深度神经网络，提取深度特征点；(2)基于轻量型语义分割网络模型，对输入视频序列进行语义分割，得到语义分割结果，获取场景中动态物体的语义先验信息；(3)根据步骤(2)中的语义先验信息对步骤(1)中提取的深度特征点进行剔除，将位于动态物体上的特征点进行剔除，提高动态场景下的定位精度；(4)根据步骤(2)中的语义分割结果获取跟踪线程所选择的关键帧对应的静态点云，再根据步骤(3)得到的关键帧位姿进行静态点云拼接，实时构建稠密的全局点云地图。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 语义 先验 深度 学习 特征 视觉 slam 方法 | ||
【主权项】：
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