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一种基于频域和语义的动态视觉SLAM方法
发布时间: 2023-11-08
来源: 科技服务团
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
高端装备制造产业,智能制造装备产业
成果介绍
本发明公开了一种基于频域和语义的动态SLAM方法，完成在高动态与复杂光照环境中的定位与建图任务。首先，为精确获得物体的运动区域，采用傅里叶梅林算法在频域对图像进行配准以补偿相机运动，随后应用帧间差分算法获得图像的运动掩膜。同时，图像通过短时密集连接(STDC)网络进行语义分割得到潜在运动物体掩膜。将运动掩膜与物体掩膜相结合，获得最终的物体运动区域，对落在该区域的特征点进行剔除。最后，依据稳定的静态特征点跟踪优化，提升位姿精度。在公开数据集与现实环境中的测试结果表明，本方法在复杂动态场景下具有良好的定位精度与鲁棒性，能够有效的降低运动模糊与光照变化对于运动检测的影响。
成果亮点
本发明利用傅里叶梅林变换在图像配准方面的独特优势结合帧间差分(Temporal Difference,TD)算法，实现了一个高鲁棒的运动检测算法，结合可视化ORB‑SLAM2和STDC语义分割网络，提出了一种在动态场景下基于傅里叶梅林变换的视觉SLAM算法。首先，为精确获得物体的运动区域，采用傅里叶梅林算法进行配准以补偿相机运动，随后应用帧间差分算法得到运动掩膜。同时，图像经过STDC语义分割网络得到潜在运动物体掩膜。将运动掩膜与物体掩膜相结合，得到最终的物体运动区域，对落在该区域的特征点进行剔除。最后，通过稳定的静态特征点进行跟踪优化提升位姿的精度。
团队介绍
此技术研发人是哈尔滨理工大学孙明晓，承担本专科及研究生层次普通高等学历教育工作承担科学技术研究工作并为社会提供相关服务
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：- (-) 评价时间：2023-11-13
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