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摘要：本发明公开了一种基于动态属性认知的视觉SLAM方法，包括：1）对图像进行ORB特征点提取，得到图像的特征点；2）利用YOLO对图像进行目标识别，检测出图像中的各种目标，并将各种目标的二维位置信息输入到ORB‑SLAM2算法中；3）对判定为主动目标周围的被动目标进行隶属关系判定，得到与主动目标有关系的被动目标；4）对得到的主动目标和与主动目标具有隶属关系的被动目标区域进行动态属性判定；5）对最终判断为动态的主动目标与被动目标区域且不为静态目标区域里的特征点进行剔除，将剩余的静态特征点进行ORB‑SLAM2的后续运算。本发明方法通过将目标的动态属性和隶属关系相结合，进行动态区域和静态区域的判定，从而去除动态区域的特征点，得到更为精确的位姿估计。
主权项：1.一种基于动态属性认知的视觉SLAM方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、对图像进行ORB特征点提取，得到图像的特征点；步骤S2、利用YOLO对图像进行目标识别，检测出图像中的各种目标，并将各种目标的二维位置信息输入到ORB-SLAM2算法中；步骤S3、对判定为主动目标周围的被动目标进行隶属关系判定，得到与主动目标有关系的被动目标；步骤S4、对得到的主动目标和与主动目标具有隶属关系的被动目标区域进行LK光流法与随机抽样一致性RANSAC的动态属性判定；步骤S5、对最终判断为动态的主动目标与被动目标区域且不为静态目标区域里的特征点进行剔除，将剩余的静态特征点进行ORB-SLAM2的后续运算。
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权利要求：
百度查询： 南昌大学 一种基于动态属性认知的视觉SLAM方法
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