龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：安徽理工大学
摘要：本发明公开一种融合目标检测与图像划分的视觉SLAM方法，使用目标检测模块检测图像中的目标区域，同时提取图像中所有特征点，利用目标区域来框选图像的特征点；通过对极约束计算框选特征点的极线值，做特征点整体移动性检测，判断框选特征点的动静态情况，并将动态特征点剔除，保留静态特征点；通过跟踪模块实施初步位姿求解，并基于静态特征点实施局部地图构建，实施地图点聚类，即将静态特征点进行聚类，划分为若干个簇类；保留特征点质量高的部分簇类，并找到其在图像中的对应区域；在后续的图像中，通过LK光流跟踪相应区域，且仅对该区域进行特征提取；最后，实施精确高效的位姿优化。本发明显著提升视觉SLAM算法运行的实时性，及其在动态场景中的位姿求解精度。
主权项：1.一种融合目标检测与图像划分的视觉SLAM方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、通过初始位姿进行地图初始化，恢复3D地图点，获得原始图像序列；步骤2、将原始图像分别输入目标检测模块和特征提取模块，通过目标检测模块获得图像中的目标检测框，目标检测框内为待定动态物体区域，同时通过特征提取模块检测出图像中的所有特征点；然后通过对极约束原理判断目标检测框内的匹配特征点是否移动，对于含有动态特征点的目标检测框，对其进行标记并将该目标检测框所在区域内的所有特征点都剔除；步骤3、通过跟踪模块进行初步位姿求解，将符合要求的特征点输入局部建图模块，通过局部建图模块建立3D地图点并插入关键帧；对3D地图点进行聚类处理，获得图像中多特征点区域，并框选多特征点区域作为关联图像区域；此处聚类处理是指3D地图点划分为若干个簇类，将过大簇类与正常簇类保留，过小簇类剔除，通过保留后的簇类，找到关联图像区域；步骤4、对于关联图像区域的图像，通过LK光流法跟踪图像特征点，并关联图像区域进行特征提取，方法为：通过获得跟踪区域像素的灰度值，计算其随着时间变化的快慢，得出跟踪区域像素的移动速度，根据速度值预测下一帧图像跟踪区域的位置，并使用特征提取模块对关联图像区域进行特征提取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽理工大学 一种融合目标检测与图像划分的视觉SLAM方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号