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摘要:
视觉里程计在智能机器人、自动驾驶等领域有着广泛的应用.但是基于有限视场(FOV)针孔相机的经典视觉里程计算法容易受到环境中运动物体和相机快速旋转的影响,在实际应用中鲁棒性和精度不足.针对这一问题,提出全景环带语义视觉里程计.通过将具有超大视场的全景环带成像系统应用到视觉里程计,并将基于深度学习的全景环带语义分割所提供的语义信息耦合到算法的各个模块,减小运动物体和快速旋转的影响,提高在应对这两种挑战性场景时算法性能.实验结果表明,相较于经典的视觉里程计,所提算法在实际环境下可以实现更加精确和鲁棒的位姿估计.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于全景环带成像的语义视觉里程计
来源期刊 光学学报 学科 工学
关键词 机器视觉 视觉里程计 全景环带镜头 语义分割 位姿估计
年,卷(期) 2021,(22) 所属期刊栏目 机器视觉|Machine Vision
研究方向 页码范围 142-152
页数 11页 分类号 TP242.6
字数 语种 中文
DOI 10.3788/AOS202141.2215002
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研究主题发展历程
节点文献
机器视觉
视觉里程计
全景环带镜头
语义分割
位姿估计
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
光学学报
半月刊
0253-2239
31-1252/O4
大16开
上海市嘉定区清河路390号(上海800-211信箱)
4-293
1981
chi
出版文献量(篇)
11761
总下载数(次)
35
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