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申请/专利权人：中国科学技术大学

摘要：本发明涉及一种基于插值网络的视觉SLAM方法及系统，其方法包括：S1：采集图像数据集，利用深度学习方法，训练视觉SLAM系统中插值网络，预测两帧连续图像的中间帧；S2：根据转弯检测模块基于特征点法利用特征提取和匹配，或基于直接法利用最小化光度误差，求解相邻的前后帧对应的旋转矩阵R和平移向量t，同时判断车辆是否在转弯；S3：当车辆正在转弯，启动插值网络，根据前后帧图像，插入中间帧，并利用图像质量检测模块判断是否保留中间帧，若通过检测，对前后帧和中间帧进行S2操作，否则只对前后帧进行S2操作，求解R，t，完成全局定位和后续建图。本发明提供的方法，基于成本与精度，利用插值网络，提供了一种鲁棒性强、成本低、精度高的车辆定位方法。

主权项：1.一种基于插值网络的视觉SLAM方法，其特征在于，包括：步骤S1：采集图像数据集，利用深度学习方法，训练视觉SLAM系统中的插值网络，预测两帧连续图像的中间帧；所述插值网络在编解码架构中应用异构卷积来减少计算量和参数；还使用可变形卷积来强制使用更小的内核来学习额外的偏移量和掩码；引入了一个额外的偏差估计器来学习残差值，以补偿可变形卷积预测的结果；步骤S2：根据转弯检测模块基于特征点法利用特征点的提取和匹配，或者基于直接法利用最小化光度误差，求解相邻的前后帧图像对应的旋转矩阵和平移向量，同时判断车辆是否在转弯；步骤S3：当所述车辆正在转弯，启动所述插值网络，根据所述前后帧图像，插入中间帧，并利用图像质量检测模块判断是否保留所述中间帧，如果通过检测，对所述前后帧和所述中间帧，分别进行S2操作，否则对所述前后帧进行S2操作，求解R，t，完成全局定位和后续建图，具体包括：步骤S31：如果根据步骤S2，判断所述车辆正在转弯，则启动训练好的所述插值网络，在前一帧图像和后一帧图像之间插入中间帧；步骤S32：利用图像质量检测模块判断中间帧的质量，计算和的结构相似性指数，以及和的结构相似性指数；当和均大于或等于预设的阈值，认为是有效的，保留，否则，摒弃；步骤S33：当保留时，根据步骤S2中特征点法或者直接法，计算和之间的位姿以及和之间的位姿，进行全局定位和建图；步骤S34：通过回环检测以及全局光束法平差，减少定位和建图的累计误差。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学技术大学 一种基于插值网络的视觉SLAM方法及系统