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基于深度估计网络SS-Net的SLAM系统
文献摘要：
现有的SLAM方案中,单目SLAM系统无法满足高精度定位.因此提出了一种基于深度估计网络的SLAM系统.此系统在ORB-SLAM的系统上,融合了Sobel边界引导和场景聚合网络(sobel-boundary-induced and scene-aggregated network,SS-Net)的系统,仅依靠单目实现精准定位.SS-Net考虑了不同区域的深度关系和边界在深度预测中的重要特征.基于边界引导和场景聚合网络(boundary-induced and scene-aggregated network,BS-Net),SS-Net提出了边界提取模块(edge detection,ED),改进了图像细化模块(stripe refinement,SR).SS-Net网络能够考虑不同区域之间的深度相关性,提取重要的边缘,并融合不同层次下面的网络特征,可以处理单帧图像,从而获得整个序列的深度估计.在NYUD v2和TUM数据集上的大量实验表明,SS-Net深度预测有较高的准确性,并且证明了基于SS-Net的SLAM系统比原系统更优秀.
文献关键词：
深度估计;同时定位与地图绘制(SLAM);深度学习;室内定位;有监督网络
中图分类号：
作者姓名：
王恒;吴波;王振明;于剑峰
作者机构：
中国科学院 上海高等研究院,上海 201210;中国科学院大学,北京 100049
文献出处：
引用格式：
[1]王恒;吴波;王振明;于剑峰-.基于深度估计网络SS-Net的SLAM系统)[J].计算机工程与应用,2022(24):265-275
A类：
B类：
深度估计,SS,Net,SLAM,单目,高精度定位,ORB,Sobel,聚合网络,sobel,boundary,induced,scene,aggregated,network,精准定位,深度预测,BS,边界提取,取模,edge,detection,ED,图像细化,stripe,refinement,SR,深度相关,不同层次,网络特征,单帧图像,NYUD,v2,TUM,图绘,室内定位,有监督网络
AB值：
0.453545
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