一种在视觉SLAM前端去除动态特征点的方法
公开
摘要
本发明公开了一种在视觉SLAM前端去除动态特征点的方法，属于计算机视觉技术领域。该方法主要是通过将YOLOv5目标检测算法与传统视觉SLAM前端相结合，通过深度相机采集环境图像信息，对采集到的RGB图像进行ORB特征提取的同时，对其进行目标检测，对检测出的物体分为动态物体和静态物体两类，筛选并剔除仅存在于动态物体框内的特征点。之后，计算相邻两帧之间匹配对的场景流模值，建立高斯混合模型，进一步分离场景中动态物体和静态物体，剔除剩余的动态特征点。剩余的静态特征点用于特征匹配并估计相机位姿。利用本方法在ORBSLAM2前端进行测试，大大提升了其在动态环境中的定位精度，且能够满足实时性要求。
基本信息
专利标题 ：
一种在视觉SLAM前端去除动态特征点的方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565675A
申请号 ：
CN202210202326.7
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-03-03
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
程明朱振
申请人 ：
南京工业大学
申请人地址 ：
江苏省南京市浦珠南路30号
代理机构 ：
南京灿烂知识产权代理有限公司
代理人 ：
赵丽
优先权 ：
CN202210202326.7
主分类号 ：
G06T7/73
IPC分类号 ：
G06T7/73 G06T7/246 G06V20/10 G06V10/82 G06V10/44 G06V10/62 G06V10/764 G06N3/04 G06N3/08 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/10
分割；边缘检测
G06T7/70
确定物体或摄像机的姿态、方向
G06T7/73
使用基于特征的方法
法律状态
2022-05-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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