| 基于动态语义特征的视觉SLAM系统 |
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| 引用本文： | 任伟建,张志强,康朝海,霍凤财,孙勤江,陈建玲.基于动态语义特征的视觉SLAM系统[J].吉林大学学报(信息科学版),2023(6):1041-1047. |
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| 作者姓名： | 任伟建 张志强 康朝海 霍凤财 孙勤江 陈建玲 |
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| 作者单位： | 1. 东北石油大学电气信息工程学院;2. 东北石油大学黑龙江省网络化与智能控制重点实验室;3. 中海石油(中国)有限公司天津分公司 |
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| 摘 要： | 针对视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)在真实场景下出现动态物体(如行人，车辆、动物)等影响算法定位和建图精确性的问题，基于ORB-SLAM3(Oriented FAST and Rotated BRIEF-Simultaneous Localization and Mapping 3)提出了YOLOv3-ORB-SLAM3算法。该算法在ORB-SLAM3的基础上增加了语义线程，采用动态和静态场景特征提取双线程机制：语义线程使用YOLOv3对场景中动态物体进行语义识别目标检测，同时对提取的动态区域特征点进行离群点剔除；跟踪线程通过ORB特征提取场景区域特征，结合语义信息获得静态场景特征送入后端，从而消除动态场景对系统的干扰，提升视觉SLAM算法定位精度。利用TUM(Technical University of Munich)数据集验证，结果表明YOLOv3-ORB-SLAM3算法在单目模式下动态序列相比ORB-SLAM3算法ATE(Average Treatment Effect)指标下降30%左右，RGB-D(Red, Gree...
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| 关 键 词： | 目标检测 ORB-SLAM3算法 动态场景 单目相机 深度相机 |
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