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题名一种实时动态特征点识别方法及其视觉惯性里程计应用
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作者
曹龙
柳景斌
张伟
李孟祥
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机构
武汉大学测绘遥感信息工程全国重点实验室
武汉捷探科技有限公司
测绘遥感信息工程国家重点实验室深圳研发中心
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出处
《测绘通报》
北大核心
2025年第7期26-31,共6页
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基金
国家重点研发计划(2023YFB3906101)
国家自然科学基金(42474060)
+3 种基金
深圳市科技计划(JCYJ20210324123611032)
湖北省自然科学基金(2024AFD403)
武汉市人工智能创新专项(2023010402040029)
武汉大学测绘遥感信息工程全国重点实验室自主科研课题。
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文摘
视觉惯性里程计是一种常用的定位技术。该技术是建立在静态环境假设的前提下,在动态环境中稳健性和定位精度会降低。由于使用语义分割或目标检测的方法对动态物体进行识别,存在无法识别未定义的动态物体、错误识别静止物体以及实时性差等问题。为此,本文提出了一种实时动态特征点识别方法,用于提高视觉惯性里程计在动态场景中的定位精度。首先,对图像中的特征点速度矢量进行聚类分析;然后,基于极线匹配误差,对特征点的运动状态进行估计,识别出高动态点并去除,为低动态点设置权重因子;最后,在多组公开的动态数据集中进行评估。与其他的视觉惯性里程计算法的对比结果表明,本文方法显著提高了视觉惯性里程计在动态环境下的定位精度。
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关键词
视觉惯性里程计
动态物体
定位
特征点
聚类分析
极线匹配误差
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Keywords
visual-inertial odometry
dynamic objects
localization
feature points
clustering analysis
epipolar matching errors
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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