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动态环境下基于卷积神经网络的视觉SLAM方法
文献摘要：
针对视觉SLAM在动态环境中由于物体的移动会使得位姿估计过程中对特征点造成误匹配,导致定位精度较差的问题,提出了动态环境下基于卷积神经网络的视觉SLAM方法.利用卷积神经网络的Mask R-CNN方法,将ORB SLAM与Mask R-CNN算法进行有效融合,并利用极线几何法对动态的特征点进行剔除.在公开数据集中与ORB SLAM2算法进行对比试验,结果表明,本文算法解决了动态特征分布点的误匹配造成定位准确度较差的问题,提高了优化后SLAM系统的定位精度.
文献关键词：
动态环境;SLAM方法;深度学习;特征点匹配;极线几何法;卷积神经网络;视觉相机;相机定位
中图分类号：
作者姓名：
张凤;王伟良;袁帅;孙明智
作者机构：
沈阳建筑大学 信息与控制工程学院,沈阳 110168
文献出处：
引用格式：
[1]张凤;王伟良;袁帅;孙明智-.动态环境下基于卷积神经网络的视觉SLAM方法)[J].沈阳工业大学学报,2022(06):688-693
A类：
极线几何,极线几何法
B类：
动态环境,对视,位姿估计,误匹配,定位精度,Mask,ORB,有效融合,公开数据集,SLAM2,动态特征,特征分布,布点,定位准确,特征点匹配,视觉相机,相机定位
AB值：
0.259636
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