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申请/专利权人：国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司

摘要：本发明公开一种用于无人机避障导航的面元地图重建方法及设备，该方法步骤包括：步骤S01.获取对相机运动路径跟踪得到的原始RGB图；步骤S02.计算原始RGB图中各像素点的像素强度以及法向量估计值，加权得到强度图；步骤S03.将原始RGB图以及强度图、深度图输入至深度神经网络模型中，模型通过学习给定的像素与超像素之间的关联映射关系，将每个像素以最高概率分配给网格单元获得超像素，根据关联映射关系计算出超像素的中心信息；步骤S04.使用超像素的中心信息对地图的面元进行初始化；步骤S05.将初始化后的面元融入局部地图中，对融合后面元进行更新。本发明具有现方法简单、成本低、内存需求小且重建效率高等优点。

主权项：1.一种用于无人机避障导航的面元地图重建方法，其特征在于，步骤包括：步骤S01.获取无人机避障导航系统中对相机运动路径跟踪所得到的原始RGB图；步骤S02.计算原始RGB图中各个像素点的像素强度以及像素法向量估计值，将各个像素点的像素强度以及像素法向量估计值进行加权得到强度图；步骤S03.将原始RGB图以及原始RGB图对应的强度图、深度图输入至深度神经网络模型中以提取出超像素的中心信息，所述深度神经网络模型预先使用给定的像素与超像素进行训练得到，训练过程中通过学习给定的各像素与超像素之间的关联映射关系，并根据所述强度图将每个像素以最高概率分配给周围的网格单元获得超像素，根据所述各像素与超像素之间的关联映射关系计算出超像素的中心信息；步骤S04.使用提取出的所述超像素的中心信息对地图的面元进行初始化，形成初始化后的面元；步骤S05.从原始RGB图所对应的全局地图中提取出局部地图，将所述初始化后的面元融入所述局部地图中，并根据原始RGB图的关键帧信息对融合后面元进行更新得到实时重建的面元地图。

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