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公开(公告)号：CN116245949A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310190463.8
申请日：2023-03-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/73 , G06T7/246 , G06V10/46 , G06V10/774 , G01C21/00
Abstract: 本发明涉及一种基于改进四叉树特征点提取的高精度视觉SLAM方法，属于计算机视觉技术领域。该方法具体为：通过相机采集环境中的RGB图像信息并转换为灰度图像；为每张图像构建图像金字塔并对每层图像进行网格划分；确定金字塔每层图像提取的特征点个数并网格内进行过量特征点提取；随后对每层图像提取的特征点进行筛选，利用BEBLID算法对筛选出的特征点进行描述；根据提取的特征点进行图像匹配并进行相机位姿的估计；将运动信息和相机观测信息构建成一个尺度和规模更大的优化问题，利用光束法平差对其优化求解得到长时间内的最优轨迹和地图。本发明能够实现更精确的位姿估计和更高的轨迹精度，能够进行更精准的定位。
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