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申请/专利权人：海南大学
摘要：本发明实施例公开了一种基于自适应阈值和速度优化的语义VSLAM方法及装置，该方法包括：对视觉SLAM系统连续输入拍摄的RGB‑D图像；所述视觉SLAM系统加载二进制词袋；利用YOLOv7‑tiny目标网络对RGB‑D图像中的物体进行分类，获得一级动态物体和二级动态物体；根据自适应阈值λ对RGB‑D图像进行特征点提取，获得特征点；通过LK光流法对所述一级动态物体进行识别，获得动态特征点；在所有所述特征点中将所述动态特征点剔除，获得静态特征点；根据所述RGB‑D图像和静态特征点在三维空间中获得三维地图点，并且通过三维地图点建立局部地图。本发明将充分考虑环境因素，提升VSLAM系统在动态环境中的定位精度和鲁棒性。
主权项：1.一种基于自适应阈值和速度优化的语义VSLAM方法，其特征在于，该方法包括：对视觉SLAM系统连续输入拍摄的RGB-D图像；所述视觉SLAM系统加载二进制词袋；利用YOLOv7-tiny目标网络对RGB-D图像中的物体进行分类，获得一级动态物体和二级动态物体；根据自适应阈值λ对RGB-D图像进行特征点提取，获得特征点；通过LK光流法对所述一级动态物体进行识别，获得动态特征点；在所有所述特征点中将所述动态特征点剔除，获得静态特征点；根据所述RGB-D图像和静态特征点在三维空间中获得三维地图点，并且通过三维地图点建立局部地图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海南大学 基于自适应阈值和速度优化的语义VSLAM方法及装置
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