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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于同伦延拓的深度学习双目视觉里程计方法，具体涉及视觉里程计算法技术领域，采用深度学习的方法学习一个初始解的选择策略，将位姿求解问题转换为分类问题。利用深度学习模型选择出一个初始的可能解，基于同伦延拓在所建立的五点法问题空间上进行跟踪，最终得到五点法问题的最终解。本发明将视觉里程计技术与同伦延拓、深度学习技术相结合，能够提升视觉里程计方法的运行效率和鲁棒性。
主权项：1.一种基于同伦延拓的深度学习双目视觉里程计方法，由双目相机提取周围环境的图像信息，并计算每一帧图像上的特征点在三维世界坐标系下的三维坐标，将计算好的特征点的三维坐标分别投影到双目相机归一化平面上，得到所有特征点的归一化二维坐标，在左右目图像上进行特征点的跟踪与匹配，得到匹配后的跟踪点对；对左目图像进行5等分，提取5对相机归一化平面上的特征点对的总共10个特征点，将其展开为20维的向量，作为深度学习模型的输入，其特征在于：深度学习模型的输出为7维向量，前6维作为位姿初解，最后1维为视觉里程计建模的五点法问题的待优化的初值；通过同伦延拓进行位姿初解的跟踪与矫正，得到位姿终解；重复位姿初解的跟踪与矫正步骤直至得到5个位姿终解，随后通过位姿终解滑窗优化计算位姿终解的平均值与标准差，并判断位姿终解是否可靠。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于同伦延拓的深度学习双目视觉里程计方法
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