基于视觉SLAM的物体实例识别与语义地图构建

• 作者: 吴皓 田国会 迟金鑫
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 同步定位与地图构建 目标检测 实例分割 实例识别 物体跟踪 三维语义地图构建
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 控制工程
• 页码范围: 48-54
• 页数: 7页
• 分类号: TP24
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.190909

摘要

针对目前面向语义同步定位与地图构建(SLAM)研究大多需要已知三维对象模型作为先验知识,或者只对有限的几种物体的类别进行语义分割,而没有区分对象的个体的问题,结合目前先进的基于深度学习的实例分割算法和视觉SLAM算法提出了一种面向实例个体的物体识别和语义地图构建方法,使得机器人不仅获得了面向导航的环境几何信息,而且掌握了面向物体个体的属性和位置信息.该方法利用由视觉SLAM算法获得的图像帧间几何一致性约束来促进连续图像帧中物体匹配与识别结果,提高物体实例识别的精度,同时结合实例识别结果完成语义建图的任务.最后实现了基于视觉SLAM算法的物体实例识别与语义地图构建系统,并在ICL-NUIM数据集上进行实验,实验结果表明该系统能够基本完整地识别场景中的各种物体并生成环境的语义地图,验证了本方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田国会	山东大学控制科学与工程学院	117	2087	22.0	41.0
2	吴皓	山东大学控制科学与工程学院	24	157	8.0	11.0
3	迟金鑫	山东大学控制科学与工程学院	1	2	1.0	1.0