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基于深度学习的图像动态特征点剔除方法
文献摘要：
随着人工智能技术的发展,深度学习被广泛应用到各领域.图像动态特征点的剔除在SLAM中的特征点匹配、位姿估计起着重要的作用.基于图像处理技术,针对图像中动态特征点会影响SLAM精度的问题,融合了一种基于SSD目标检测网络和GMM高斯聚类算法,将图像动态目标区域内的特征点以深度信息进行聚类,从而分离出动态目标上的特征点.实验结果表明,该方法可以有效剔除图像上的动态特征点.
文献关键词：
动态特征点;剔除;SSD目标检测网络;GMM高斯聚类;ORB特征点
中图分类号：
作者姓名：
苏鹏;罗素云
作者机构：
201600 上海市 上海工程技术大学
文献出处：
引用格式：
[1]苏鹏;罗素云-.基于深度学习的图像动态特征点剔除方法)[J].农业装备与车辆工程,2022(08):55-59
A类：
B类：
动态特征点剔除,剔除方法,SLAM,特征点匹配,位姿估计,图像处理技术,SSD,目标检测网络,GMM,聚类算法,动态目标,目标区域,深度信息,出动,ORB
AB值：
0.279126
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