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申请/专利权人：中兵智能创新研究院有限公司
摘要：本发明涉及一种基于前帧记忆和DCP网络层的动态环境视觉SLAM方法，解决了现有技术中由于动态环境中动态特征点存在空间不确定性，进行姿态估计导致尺度偏移，使系统在高动态环境下的估计精度难以保证的问题。方法包括：获取动态环境的视频图像，将当前帧图像输入训练好的语义检测模型，获得当前帧图像中各像素点的语义标注值；提取当前帧图像的特征点并进行预处理得到当前帧图像的运动像素点；基于当前帧图像的运动像素点和记忆模块的各像素点的语义标注值，得到当前帧图像的运动像素点集；将当前帧图像的各像素点的语义标注值与当前帧图像的运动像素点集进行融合对比，得到当前帧图像的动态特征点并将其去除，完成各帧图像的动态特征优化。
主权项：1.一种基于前帧记忆和DCP网络层的动态环境视觉SLAM方法，其特征在于，包括：获取动态环境的视频图像，依次对所述视频图像中的各帧图像使用下述步骤得到各帧图像的动态特征点并将其去除，完成各帧图像的动态特征优化：将当前帧图像输入训练好的语义检测模型，获得当前帧图像中各像素点的语义标注值；其中，所述语义标注值为像素点属于动态点的概率值；提取当前帧图像的特征点并进行预处理得到当前帧图像的运动像素点；基于当前帧图像的所述运动像素点和记忆模块的各像素点的语义标注值，得到当前帧图像的运动像素点集；其中，所述记忆模块存储的是前一帧图像中各像素点的语义标注值；将当前帧图像的各像素点的所述语义标注值与当前帧图像的运动像素点集进行融合对比，得到当前帧图像的动态特征点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中兵智能创新研究院有限公司 一种基于前帧记忆和DCP网络层的动态环境视觉SLAM方法
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