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申请/专利权人:北京理工大学前沿技术研究院
摘要:本发明提出了一种基于场景识别和深度学习的视觉定位方法及系统,属于计算机视觉和深度学习技术领域,包括:获取机器人所处的环境下的图像信息和机器人的位移与旋转信息;将获取的信息输入至深度学习模型进行场景识别,获得识别的场景图像;针对识别的场景图像中,获得匹配好的图像特征点;针对匹配好的特征点,从特征匹配结果中选择一对图像,计算机器人上的相机的初始位姿;将图像特征点、初始位姿输入至深度学习模型,输出校正后的位姿。
主权项:1.基于场景识别和深度学习的视觉定位方法,其特征是,包括:获取机器人所处的环境下的图像信息和机器人的位移与旋转信息;针对获取的信息进行场景识别,获得识别的场景图像;针对识别的场景图像中,获得匹配好的图像特征点;针对匹配好的特征点,从特征匹配结果中选择一对图像,计算机器人上的相机的初始位姿;将图像特征点、初始位姿输入至深度学习模型,输出校正后的位姿,基于校正后的位姿进行视觉定位;其中,深度学习模型根据采集获取的信息不断调整参数,自适应更新深度学习模型。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 北京理工大学前沿技术研究院 一种基于场景识别和深度学习的视觉定位方法及系统
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