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公开(公告)号：CN117095049A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202210518346.5
申请日：2022-05-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种基于语义关键点检测的单目相机位姿估计方法，在已知的场景中利用深度学习的映射能力离线地学习一个视角下的场景先验，然后在同一个场景但视角不同的视频序列上进行在线相机位姿估计包括两个子系统：语义关键点匹配框架和融合匹配语义点的SLAM框架。本发明在ORB‑SLAM系统的基础上，使用语义关键点匹配框架得到二维到三维的语义匹配点对，改进位姿初始化流程和光束平差法流程，使得融合匹配语义点的SLAM框架能够利用场景先验进行位姿的估计。本发明能够利用场景的先验，显著提高位姿估计的精度的同时也具有很好的鲁棒性，同时也避免了单目SLAM系统的初始化困难问题和尺度不确定性问题。
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