【摘 要】
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三维语义信息是智能机器理解世界的重要因素,是人工智能的重要一环。因此要求计算机智能不但要了解真实世界物体的基本形态,更要了解其中的语义信息内容。激光雷达、视觉相机等传感器已经成为了智能机器的"双眼",可以捕获环境信息,并利用计算机作为"头脑"加以分析,从而完成对环境信息的认知。其中以图像等视觉数据包含的环境信息最为丰富,而怎样通过这些视觉数据,帮助智能机器像人那样去认识和了解周边环境,已经成为计算
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三维语义信息是智能机器理解世界的重要因素,是人工智能的重要一环。因此要求计算机智能不但要了解真实世界物体的基本形态,更要了解其中的语义信息内容。激光雷达、视觉相机等传感器已经成为了智能机器的"双眼",可以捕获环境信息,并利用计算机作为"头脑"加以分析,从而完成对环境信息的认知。其中以图像等视觉数据包含的环境信息最为丰富,而怎样通过这些视觉数据,帮助智能机器像人那样去认识和了解周边环境,已经成为计算机视觉技术和人工智能应用领域中必须破解的基础问题。本文的主要研究如下:首先讨论了视觉SLAM的基本原理和架构,阐述了当前单目视觉SLAM的算法分类,提出一种在ORB-SLAM2基础上改进的SLAM算法框架。该算法糅合直观法与特征点法的优势,能够保证直接方法的快速特性和基于特征方法的高精度及闭环能力,可以处理复杂环境下低纹理和感知混叠等问题。可以实现室内场景的三维语义模型的建立和优化,详细剖析了该算法模块的组成与功能特性。其次在二维图像语义分割研究中,对卷积网络的语义分割算法作出了比较与分析;选择了DeepLab V3+语义分割算法作为本文的二维语义分割模型,该网络模型在语义分割具有高效率与高精度的优势。在三维语义建模实验中,该模型任务是对每一个关键帧进行像素级的语义标注,从而将语义信息添加至三维空间。本文改进的动态环境下的SLAM算法,结合用于语义分割的卷积神经网络提供的语义信息,通过改进的贝叶斯方法进行语义关联,实现图像从二维到三维转换,构建更加准确的三维语义模型;在Octo-map环境下进行定位优化与更新,构建一致的三维语义地图。将本文方法在室内环境公开数据集进行测试,该方法在复杂环境下,整体建图精度和速度相较于传统视觉SLAM算法有一定提升;降低了光照变换产生的影响,不仅具有良好的实时性,而且有较高的应用价值。
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