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申请/专利权人：上海应用技术大学
摘要：本发明提供了一种用于室内环境的VSLAM动态对象剔除方法及检测系统，动态对象剔除方法包括如下步骤：基于YOLOX目标检测模型确认检测目标对象边界框及类别，获取检测目标对象中人体对象边界框与物体对象边界框，根据姿态检测算法解析人体对象边界框内人体对象姿态，对不同姿态人体对象边界框及物体对象边界框分别进行动态一致性异常点检测，并通过自适应阈值算法对物体对象边界框内特征点进行动静态区分，提取并保存目标对象边界框中的静态特征点以进行后续跟踪。通过本发明可实现高效准确区分作业环境中的动静态特征点，并最大限度保留静态特征点信息，提升VSLAM系统的精准性与稳定性。
主权项：1.一种用于室内环境的VSLAM动态对象剔除方法，其特征在于，包括如下步骤：基于YOLOX目标检测模型对输入的图像帧数据进行不同目标对象类别确认并框选目标对象边界框，所述目标对象类别包括人体对象和物体对象，所述YOLOX目标检测模型中预先录入有检测目标对象的识别数据；通过姿态检测算法对人体对象边界框内人体对象姿态进行判断，当所述人体对象处于站姿状态下时直接进行动态一致性异常点检测，当所述人体对象处于坐姿状态下时先进行高动态区域和低动态区域划分再进行动态一致性异常点检测，根据检测结果将每个所述人体对象边界框标记为动态对象边界框或静态对象边界框；对每个物体对象边界框分别进行动态一致性异常点检测，当每个所述物体对象边界框中的动态特征点数量大于误差动态特征点数量阈值，则将该所述物体对象边界框标记为所述动态对象边界框，否则标记为所述静态对象边界框，其中每个所述物体对象边界框的误差动态特征点数量阈值基于自适应阈值算法得到；删除同时位于所述静态对象边界框之外和所述动态对象边界框之内的动态特征点，提取并保存所属目标对象边界框中的静态特征点以进行后续跟踪。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海应用技术大学 一种用于室内环境的VSLAM动态对象剔除方法及检测系统
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