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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的VSLAM关键帧提取方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取车载摄像头采集的视频，依次将视频的各帧输入至训练好的关键帧识别网络，得到由关键帧识别网络输出的关键帧识别结果；关键帧识别网络的训练过程包括：步骤S1：获取样本视频，以及对应于该样本视频的车辆真实轨迹，其中，样本视频由车载摄像头拍摄；步骤S2：基于样本视频进行位置估计，得到车辆估计轨迹；步骤S3：对车辆估计轨迹和车辆真实轨迹进行时间轴同步，并基于车辆估计轨迹和车辆真实轨迹计算复合损失；步骤S4：基于复合损失更新关键帧识别网络。与现有技术相比，本发明可以在保持精度的同时，有效减少关键帧的数量，从而有效提高计算机视觉任务的性能。
主权项：1.一种基于深度学习的VSLAM关键帧提取方法，包括：获取车载摄像头采集的视频，依次将视频的各帧输入至训练好的关键帧识别网络，得到由关键帧识别网络输出的关键帧识别结果；其特征在于，所述关键帧识别网络的训练过程包括：步骤S1：获取样本视频，以及对应于该样本视频的车辆真实轨迹，其中，所述样本视频由车载摄像头拍摄；步骤S2：基于所述样本视频进行位置估计，得到车辆估计轨迹；步骤S3：对车辆估计轨迹和车辆真实轨迹进行时间轴同步，并基于车辆估计轨迹和车辆真实轨迹计算复合损失；步骤S4：基于复合损失更新关键帧识别网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 基于深度学习的VSLAM关键帧提取方法、装置及存储介质
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