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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.
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关键词
动态环境
SLAM方
法
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
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职称材料
题名
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
袁帅
孙明智
机构
沈阳建筑大学信息与控制工程学院
出处
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2022年第6期688-693,共6页
基金
国家自然科学基金项目(62073227)
辽宁省教育厅基金项目(LJKZ0581).
文摘
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.
关键词
动态环境
SLAM方
法
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
Keywords
dynamic environment
SLAM method
deep learning
feature point matching
epipolar geometry method
convolutional neural network
vision camera
camera positioning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
动态环境下基于卷积神经网络的视觉SLAM方法
张凤
王伟良
袁帅
孙明智
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2022
6
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