公开(公告)号：CN116758116A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310682496.4

申请日：2023-06-09

Applicant: 南昌大学

Inventor： 熊剑 ,  杨佳 ,  张强 ,  廖玮 ,  权略 ,  郭杭 ,  衷卫声

IPC: G06T7/246 ,  G06V10/46 ,  G06V10/82 ,  G06V10/22 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明提出了一种基于YOLO的面向室内动态场景的VSLAM方法，包括1）采集彩色图像和深度图像，输入SLAM系统；提取特征点及深度，并将特征点ID与深度值一一对应；2）通过YOLO目标检测算法检测图像中的物体，并获取其检测框；3）对于动态物体，将检测框中的特征点进行基于深度的聚类，将动态特征点进一步分离出来；4）对于潜在的动态物体，利用多视图几何原理结合深度阈值判断其动态性，当该物体被判断为动态物体时，认为其检测框内的特征点均为动态特征点；5）将所有动态特征点剔除，其余特征点输入SLAM系统，进行后续跟踪、建图和回环检测线程。与传统的视觉SLAM算法对比，本发明方法的精度可提升至96.58%。