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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明涉及一种适用于低光照场景的动态视觉SLAM方法，属于图像处理领域，包括如下步骤：获取场景的RGB图像，根据图像亮度进行分类，将图像分为正常亮度图像和低光图像，若输入图像为低光图像，采用IAT进行低光增强；实时获取彩色图像和深度图像，均匀化提取ORB特征点；根据先验知识对目标进行分类，将动态目标锚框、潜在动态目标锚框和的静态目标锚框内的特征点放入不同的集合；从所识别的动态物体边界框中移除那些具有动态特性的特征点；将得到的ORB特征点中所有静态特征点进行帧间特征点匹配，得到最佳匹配特征点，进行相机位姿估计，得到相机运动结果。
主权项：1.一种适用于低光照场景的动态视觉SLAM方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：获取场景的RGB图像，先根据图像亮度进行分类，将图像分为正常亮度图像和低光图像，若输入图像为低光图像，采用低照度图像增强网络IAT进行低光增强；S2：实时获取彩色图像和深度图像，并对采集到的RGB图像均匀化提取ORB特征点；S3：利用改进的轻量化目标检测网络，根据先验知识对目标进行分类，将动态目标锚框、潜在动态目标锚框和的静态目标锚框内的特征点放入不同的集合；S4：利用LK光流法结合ORB特征检测技术并参考潜在的动态特征点与实际动态特征点的边界信息，从所识别的动态物体边界框中移除那些具有动态特性的特征点；S5：将得到的ORB特征点中所有静态特征点进行帧间特征点匹配，得到最佳匹配特征点，基于RANSAC算法和最佳匹配特征点进行相机位姿估计，得到相机运动结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种适用于低光照场景的动态视觉SLAM方法
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