基于深度学习的室内动态场景下的VSLAM 方法

来源 :中国惯性技术学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：AAAA1234560

【摘要】

：

当前应用于室内的视觉同时定位和地图构建算法(VSLAM)主要面向静态的环境,算法的定位精度和稳定性会大大受到环境中运动物体的影响。针对这一问题,提出了一种面向室内的动态场景下的VSLAM方法。在ORB-SLAM2架构上进行改进。在相机捕捉图像后,首先利用GCNv2神经网络对图像提取出特征,同时利用轻量级的ESPNetV2神经网络对图像完成语义分割。然后,结合改进的移动一致性检测来确定动态物体,剔除

【作者】

：

徐晓苏安仲帅

【机构】

：

微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室,东南大学仪器科学与工程学院

【出处】

：

中国惯性技术学报

【发表日期】

：

2020年04期

【关键词】

：

视觉同时定位和地图构建算法动态场景深度学习语义分割特征提取 visual simultaneous localization and mapping(V

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(51775110)

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