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申请/专利权人：北京建筑大学
摘要：本发明公开了基于室内动态场景下融合语义信息的视觉SLAM方法及系统，属于视觉SLAM技术领域，包括：基于ORB‑SLAM2模型，引入特征提取模块和语义分割模块进行改进，构建视觉SLAM模型；用于识别动态场景中的高动态物体和低动态物体，并对位于高动态物体的边界框内而不在低动态物体的边界框内的特征点进行剔除，获取静态特征点，进行局部地图的构建和优化；根据局部地图线程处理后的数据，进行回环检测和全局优化。本发明利用深度学习模型对场景中的动态物体进行语义分割，识别出人等动态目标，从而剔除这些动态物体对SLAM系统的不利影响，进而提高了SLAM系统的环境感知能力和抗干扰能力。
主权项：1.基于室内动态场景下融合语义信息的视觉SLAM方法，其特征在于，包括以下步骤：基于ORB-SLAM2模型，引入特征提取模块和语义分割模块进行改进，构建视觉SLAM模型；通过所述视觉SLAM模型，识别动态场景中的高动态物体和低动态物体，并对位于高动态物体的边界框内而不在低动态物体的边界框内的特征点进行剔除，获取静态特征点，进行局部地图的构建和优化，包括生成新地图点、剔除冗余关键帧及进行局部BA优化；根据局部地图线程处理后的数据，进行回环检测和全局优化，包括计算位姿变换的Sim3矩阵、回环融合、位姿图优化和全局BA优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京建筑大学 基于室内动态场景下融合语义信息的视觉SLAM方法
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