典型文献
基于目标检测网络的动态场景下视觉SLAM优化
文献摘要：
为了降低动态环境对同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)位姿估计的干扰,提出一种将目标检测网络与ORB-SLAM2系统结合的方法.在帧间估计阶段,使用目标检测网络获取当前帧的语义信息,得到潜在可移动物体边界框,结合深度图像并根据最大类间方差算法分割出边界框内前景,把落在前景中的动态特征点剔除,利用剩下的特征点估计位姿.在回环检测阶段,利用边界框构建图像语义特征,并与历史帧比较,查询相似关键帧,与视觉词袋法相比,该方法查询速度快,内存占用少.在TUM Techni数据集上进行测试,结果表明该方法可以有效提高ORB-SLAM2在高动态场景中的性能.
文献关键词：
同时定位与建图(SLAM);动态场景;目标检测;图像分割;回环检测;位姿估计
中图分类号：
作者姓名：
方娟;方振虎
作者机构：
北京工业大学信息学部,北京 100124
文献出处：
引用格式：
[1]方娟;方振虎-.基于目标检测网络的动态场景下视觉SLAM优化)[J].北京工业大学学报,2022(05):466-475
A类：
Techni
B类：
目标检测网络,动态环境,同时定位与建图,simultaneous,localization,mapping,位姿估计,ORB,SLAM2,语义信息,可移动,动物体,边界框,深度图像,最大类间方差算法,割出,框内,动态特征点剔除,剩下,点估计,回环检测,利用边界,语义特征,关键帧,视觉词袋,内存占用,TUM,高动态场景,图像分割
AB值：
0.385697
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