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摘要:
为提高ORB SLAM2在动态环境下位姿估计的准确性,提出使用语义分割剔除分布在人上的移动特征点进而提高位姿准确性的方法.该方法在对输入图像提取ORB特征点的同时,对图像进行语义分割,获得人在图像中的像素点位置,再将这些分布在人上面的特征点进行剔除,并使用剔除后相对稳定的特征点进行位姿估计.利用改进方法在TUM公共数据集上进行测试,结果表明,改进后的系统能够明显降低动态环境下位姿估计的绝对误差和相对漂移,证明了该方法较原始的ORB SLAM2系统能够明显提高动态环境下位姿估计的准确性.
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文献信息
篇名 一种动态场景下语义分割优化的ORB_SLAM2
来源期刊 大连海事大学学报 学科 工学
关键词 语义分割 动态场景 位姿估计 ORBSLAM2
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 121-126
页数 6页 分类号 TP301.6
字数 3345字 语种 中文
DOI 10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2018.04.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郭晨 大连海事大学船舶电气工程学院 170 1951 23.0 34.0
2 王召东 大连海事大学船舶电气工程学院 2 6 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
语义分割
动态场景
位姿估计
ORBSLAM2
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
大连海事大学学报
季刊
1006-7736
21-1360/U
大16开
大连市凌海路1号
1957
chi
出版文献量(篇)
2537
总下载数(次)
4
总被引数(次)
21974
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