期刊文献+
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
动态环境下基于卷积神经网络的视觉SLAM方法 被引量:6
1
作者 张凤 王伟良 +1 位作者 袁帅 孙明智 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2022年第6期688-693,共6页
针对视觉SLAM在动态环境中由于物体的移动会使得位姿估计过程中对特征点造成误匹配,导致定位精度较差的问题,提出了动态环境下基于卷积神经网络的视觉SLAM方法.利用卷积神经网络的Mask R-CNN方法,将ORB SLAM与Mask R-CNN算法进行有效融... 针对视觉SLAM在动态环境中由于物体的移动会使得位姿估计过程中对特征点造成误匹配,导致定位精度较差的问题,提出了动态环境下基于卷积神经网络的视觉SLAM方法.利用卷积神经网络的Mask R-CNN方法,将ORB SLAM与Mask R-CNN算法进行有效融合,并利用极线几何法对动态的特征点进行剔除.在公开数据集中与ORB SLAM2算法进行对比试验,结果表明,本文算法解决了动态特征分布点的误匹配造成定位准确度较差的问题,提高了优化后SLAM系统的定位精度. 展开更多
关键词 动态环境 SLAM方 深度学习 特征点匹配 极线几何法 卷积神经网络 视觉相机 相机定位
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部