融合光流法和特征匹配的视觉里程计

来源 :激光与光电子学进展 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dyc56
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针对传统视觉里程计中光流法定位精度差、特征点法耗时多的问题,提出一种融合光流法和特征匹配的视觉里程计模型。该模型融合了基于帧间优化的LK光流位姿估计和基于关键帧的光流/特征点位姿优化算法。针对传统参考帧/当前帧跟踪方式容易产生累积误差的问题,在光流法的基础上,通过引入局部优化算法对相机进行初步位姿估计;针对特征法中图像插入频率过高、耗时多的问题,在关键帧的基础上,通过构建光流/特征点统一损失函数进行相机位姿优化。在EuRoC数据集上进行了算法定位精度测试,结果表明,简单环境下所提算法与特征点法的定位
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提出对图像和激光雷达点云数据进行3D目标检测的改进F-PointNet(Frustum PointNet)。首先利用图像的2D目标检测模型提取目标2D区域,并将其映射到点云数据中,得到该目标的点云候选区域,然后预测候选区域的3D目标掩模,最后利用掩模对3D目标进行检测。当预测掩模时,提出的宽阈值掩模处理可以用来减少原始网络的信息损失;增加注意力机制可以获取需要被关注的点和通道层;使用Focal L