【摘 要】
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目的针对医疗服务机器人目标识别中特征匹配准确率低、实时性差等问题,提出一种基于评分框架的基于网格的运动统计(SF-GMS)特征配准算法。方法 SF-GMS算法使用网格对特征点邻
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院自主机器人研究室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61374039);上海市自然科学基金(15ZR1429100);沪江基金(C14002)~~
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目的针对医疗服务机器人目标识别中特征匹配准确率低、实时性差等问题,提出一种基于评分框架的基于网格的运动统计(SF-GMS)特征配准算法。方法 SF-GMS算法使用网格对特征点邻域进行分割,统计每个邻域中特征点的数量,设置评分框架函数,根据邻域特征点数量和评分阈值判断特征匹配准确性。结果和结论与典型性特征配准算法随机采样一致性(RANSAC)算法相比,SF-GMS算法能有效提高特征成功匹配率,并具有较好的实时性;对光照视角、遮挡、仿射、比例尺度缩放和旋转等环境变化具有较好的稳定性,能满足模拟医院病房场景下服务机器人自主导航的需求。
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