文档详情

一种基于语义分割的内腔视觉SLAM方法.pdf

发布：2023-05-04约7.94千字共8页下载文档

文本预览下载声明

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114463334 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202111548927.5 (22)申请日 2021.12.17 (71)申请人哈尔滨理工大学地址 150080

显示全部

相似文档

一种基于实例分割的动态环境下视觉SLAM方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565847 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210177711.0 (22)申请日 2022.02.25 (71)申请人哈尔滨工程大学
2023-05-08 约1.37万字 14页立即下载
动态场景下基于语义分割的鲁棒视觉SLAM研究.docx 动态场景下基于语义分割的鲁棒视觉SLAM研究一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，同步定位与地图构建（SLAM）技术在各个领域中发挥着越来越重要的作用。在动态场景下，传统的视觉SLAM方法常常面临挑战，如运动物体的干扰、光照变化等。为了解决这些问题，本文提出了一种基于语义分割的鲁棒视觉SLAM方法。该方法能够有效地识别和区分动态与静态物体，提高SLAM系统的准确性和鲁棒性。二、相关研究背景在视觉SLAM领域，研究者们已经提出了许多方法来解决动态场景下的定位与地图构建问题。这些方法大多基于特征点匹配、光流法等传统技术。然而，在复杂动态环境中，这些方法往往受到运动物体的干扰，导致定位不准确
2025-02-16 约4.09千字 8页立即下载
基于语义分割技术的室内动态视觉SLAM系统.docx 基于语义分割技术的室内动态视觉SLAM系统目录 基于语义分割技术的室内动态视觉SLAM系统（1）．．．．．．．．．．．．．．．．5 内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5 1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5 1.2文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6 相关概念与术语．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7 2.1室内动态视觉SLAM．．．．．．
2025-03-09 约4.24万字 60页立即下载
动态场景下基于语义分割的鲁棒视觉SLAM研究.docx 动态场景下基于语义分割的鲁棒视觉SLAM研究一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，同时定位与地图构建（SLAM）技术已成为智能机器人和自动驾驶等领域的关键技术之一。在动态场景下，传统的视觉SLAM方法往往受到动态物体的干扰，导致定位和建图精度下降。因此，本文提出了基于语义分割的鲁棒视觉SLAM方法，以提高动态场景下的定位和建图精度。二、相关研究综述 视觉SLAM是利用摄像机传感器实现机器人的同时定位与地图构建。近年来，随着深度学习和计算机视觉技术的发展，基于语义分割的SLAM方法逐渐成为研究热点。语义分割技术能够识别图像中的不同物体，并将它们分割出来，从而帮助SLAM系统更好地处理动态场
2025-05-07 约4.01千字 8页立即下载
一种基于视觉语义分割技术的车辆实时定位方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113362394 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110654423.5 G06T 3/40 (2006.01)
2023-06-17 约5.4千字 6页立即下载
室内动态环境下基于语义分割的SLAM方法研究.pdf 室内动态环境下基于语义分割的SLAM方法研究摘要在如今这个科技时代，人工智能技术已经逐渐融入社会并应用在机器人上，它们也在我们的生活中充当十分重要的角色。机器人往往在陌生的环境的新环境下开展工作，同步定位与建图（SimultaneousLocalizationandMapping,SLAM）因为能够让机器人在陌生环境中进行定位与建图而成为机器人的重要技术。目前传统SLAM系统也能够在静态环境下进行良好的定位与建图，然而在更复杂的动态环境中，传统SLAM系统受到动态物体的干扰导致定位精度出现较大误差，最终估计轨迹与实际轨迹误差较大，并且建图中出现大量重影，无法被用于导航工作。传
2025-04-25 约12.51万字 79页立即下载
室内动态环境下基于实例分割的视觉SLAM方法研究.pdf 摘要同步定位与地图构建(SimultaneousLocalizationandMapping，SLAM）是指处于未知环境下的移动机器人能够利用其搭载的传感器实时完成对环境的建图，同时实现自主定位的技术。与激光SLAM相比，视觉SLAM因其传感器设备成本低、体积小、重量轻、信息量丰富等优势成为了研究的热点。但当前的主流视觉SLAM 都是基于静态环境下的假设进行的，当动态环境中动态物体运动时，视觉SLAM 前端会从动态物体上提取特征点并进行匹配，使得视觉SLAM系统对于自身位姿估计出现偏差，并导致丢定位情况的发生。针对上述问题，本文在ORB-SLAM2框架的基础上进行改进，从特征匹配、
2025-05-07 约9.09万字 75页立即下载
一种基于语义SLAM的地图构建方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114462545 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210139118.7 G06T 7/10 (2017.01)
2023-05-05 约1.46万字 11页立即下载
一种基于全景环带相机的视觉SLAM方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114463374 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202111541844.3 (22)申请日 2021.12.16 (71)申请人杭州环峻科技有限公司地址 310
2023-05-05 约1.48万字 12页立即下载
一种基于语义分割网络的人耳图像解刨学分割方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114549555 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210179495.3 (22)申请日 2022.02.25 (71)申请人北京科技大学地址 100083
2023-05-06 约1.65万字 20页立即下载
动态环境下基于语义识别的视觉SLAM研究.docx 动态环境下基于语义识别的视觉SLAM研究一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，同步定位与地图构建（SLAM）技术在各种应用场景中扮演着越来越重要的角色。特别是在动态环境下，基于语义识别的视觉SLAM技术已成为研究的热点。本文旨在探讨动态环境下基于语义识别的视觉SLAM的研究现状、方法及挑战，以期为相关研究提供参考。二、动态环境下视觉SLAM的研究背景 视觉SLAM技术通过传感器获取环境信息，实现机器人的定位与地图构建。在动态环境下，由于存在动态障碍物、光照变化等因素，传统的视觉SLAM方法往往难以准确地进行定位和地图构建。因此，如何提高视觉SLAM在动态环境下的鲁棒性和准确性成为了一个亟
2025-04-22 约4.56千字 9页立即下载
一种基于并行空洞卷积的遥感影像语义分割方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112837320 A (43)申请公布日 2021.05.25 (21)申请号 202110129416.3 G06N 3/08 (2006.01)
2023-06-04 约1.2万字 10页立即下载
一种基于多监督网络的道路场景图像语义分割方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113362349 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110823118.4 (22)申请日 2021.07.21 (71)申请人浙江科技学院地址
2023-06-18 约4.26万字 29页立即下载
一种基于深度学习实时的交通场景语义分割方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112802026 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110203890.6 (22)申请日 2021.02.23 (71)申请人乘方
2023-06-06 约8.65千字 8页立即下载
一种基于图像边界知识迁移的引导语义分割方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112990222 B (45)授权公告日 2021.08.10 (21)申请号 202110550131.7 G06K 9/62 (2006.01)
2023-06-09 约1.49万字 16页立即下载