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动态场景下基于YOLOv5的快速单目视觉SLAM算法
被引量：
2
1
作者
王运梦
崔龙
+1 位作者
刘钊铭
张峰
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2023年第4期122-126,共5页
针对动态场景下的动态物体容易产生移动和变形,从而直接影响单目视觉SLAM定位和建图的效率等问题,提出了一种使用深度学习对图像进行动态特征点剔除的单目视觉SLAM算法。基于ORB-SLAm3算法的整体框架,在动态物体检测线程中使用YOLOv5构...
针对动态场景下的动态物体容易产生移动和变形,从而直接影响单目视觉SLAM定位和建图的效率等问题,提出了一种使用深度学习对图像进行动态特征点剔除的单目视觉SLAM算法。基于ORB-SLAm3算法的整体框架,在动态物体检测线程中使用YOLOv5构建的卷积神经网络作为目标识别算法,在跟踪线程中对动态物体特征点进行剔除,有效减少了错误特征提取造成的运行时间浪费和位姿估计误差。经实验验证,所提算法在TUM动态场景单目数据集中能够保持准确定位且效率较高,其定位精度比ORB-SLAm3和ORB-SLAM2更好,效率分别提高了20.65%和19.14%。
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关键词
ORB-SLAm3
YOLOv5
动态场景
物体检测
单目视觉SLAM
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职称材料
题名
动态场景下基于YOLOv5的快速单目视觉SLAM算法
被引量：
2
1
作者
王运梦
崔龙
刘钊铭
张峰
机构
中国科学院沈阳自动化研究所
中国科学院机器人与智能制造创新研究院
中国科学院大学
出处
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2023年第4期122-126,共5页
基金
国家自然科学基金项目(U2013208,92067205)。
文摘
针对动态场景下的动态物体容易产生移动和变形,从而直接影响单目视觉SLAM定位和建图的效率等问题,提出了一种使用深度学习对图像进行动态特征点剔除的单目视觉SLAM算法。基于ORB-SLAm3算法的整体框架,在动态物体检测线程中使用YOLOv5构建的卷积神经网络作为目标识别算法,在跟踪线程中对动态物体特征点进行剔除,有效减少了错误特征提取造成的运行时间浪费和位姿估计误差。经实验验证,所提算法在TUM动态场景单目数据集中能够保持准确定位且效率较高,其定位精度比ORB-SLAm3和ORB-SLAM2更好,效率分别提高了20.65%和19.14%。
关键词
ORB-SLAm3
YOLOv5
动态场景
物体检测
单目视觉SLAM
Keywords
ORB-SLAM3
YOLOv5
dynamic scene
object detection
monocular visual SLAM
分类号
TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
动态场景下基于YOLOv5的快速单目视觉SLAM算法
王运梦
崔龙
刘钊铭
张峰
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2023
2
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