一种基于学习的显著性定位的方法
成果类型:: 发明专利,实用新型专利
发布时间: 2023-07-10 11:35:42
本发明涉及地图显著性定位技术领域,具体涉及到一种基于学习的显著性定位的方法。根据一个显著性模型来预测显著性地图,该模型可以捕获场景语义和几何信息。将显著性图的值作为传统捆绑调整方法中特征点的权重。在KITTI和EuRoc数据集中与最先进的算法进行的详尽实验表明,
本发明提供的一种基于学习的显著性定位的方法,采用显著性预测模型在SLAM框架中模仿这种机制。根据一个显著性模型来预测显著性地图,该模型可以捕获场景语义和几何信息。将显著性图的值作为传统捆绑调整方法中特征点的权重。在KITTI和EuRoc数据集中与最先进的算法进行的详尽实验表明,该发明提出的算法在室内和室外环境中都优于现有算法,显著提高了定位精度和鲁棒性。
涉及地图显著性定位技术领域,具体涉及到一种基于学习的显著性定位的方法。本发明提供的一种基于学习的显著性定位的方法,采用显著性预测模型在SLAM框架中模仿这种机制。根据一个显著性模型来预测显著性地图,该模型可以捕获场景语义和几何信息。
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将显著性图的值作为传统捆绑调整方法中特征点的权重。在KITTI和EuRoc数据集中与最先进的算法进行的详尽实验表明,该发明提出的算法在室内和室外环境中都优于现有算法,显著提高了定位精度和鲁棒性。
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