室内动态场景下基于语义分割和光流的视觉SLAM算法OA
为了减少动态目标对移动机器人视觉同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)系统性能的影响,提出了一种基于语义分割和光流的视觉SLAM方法。首先,融合卷积神经网络MobileNetV2和语义分割网络DeepLabv3+提取动态目标特征,使特征提取网络模型轻量化;然后,利用改进的DeepLabv3+结合Lucas-Kanade光流法实现对环境中动态目标的检测与剔除,获取静态目标上的特征点…查看全部>>
郭一冉;李一鸣;黄民
北京信息科技大学机电工程学院,北京100192北京信息科技大学机电工程学院,北京100192 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室,北京100192北京信息科技大学机电工程学院,北京100192
计算机与自动化
同步定位与地图构建动态场景位姿估计DeepLabv3+光流法
《北京信息科技大学学报:自然科学版》 2023 (4)
P.9-18,10
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