目标检测、图像识别和 SLAM（即时定位与地图构建）都是计算机视觉和机器人领域中非常重要的技术，它们各有...
在本文中,提出了一种基于目标检测和从粗到精静态概率的动态场景视觉SLAM算法CFP-SLAM。该算法结合语义约束和几何约束计算物体、关键点和地图点的静态概率,并将其作为权重参与相机位姿估计。广泛的评估表明,与最先进的动态 SLAM 方法相比,我们的方法在高动态和低动态场景中几乎可以取得最好的结果,并显示出相当高的实时...
2、本文提出的SLAM增强型目标检测算法的测试结果如图6所示,通过SLAM构建的对象地图,帮助提高目标检测在复杂条件下的识别效果。 图六,目标检测效果对比 Abstract Although significant progress has been made in SLAM and object detection in recent years, there are still a series of challenges for both tasks, e...
Adamw和sgd哪个更适合目标检测 slam目标检测 一、语义slam相关 图像分类(Image Classification) 表示根据图像中的主要内容对当前图片进行分类,给出了对于整张图片的描述。这一任务是最简单的图像内容识别任务,为其他高级任务提供了基础。此外,人脸识别、场景识别等都可归为图像分类任务。其输出为当前图像的类别。
针对室内动态环境,提出一种基于ORB-SLAM3主体框架的VSLAM算法(RDTS-SLAM)。利用改进的YOLOv5目标检测与语义分割网络对环境中的物体进行精准快速分割,同时将目标检测结果与局部光流法相结合准确识别动态物体,并对动态物体区域内的特征点进行剔除,仅使用静态特征点进行特征点匹配以及后续的定位与建图。在TUM RGB数据集和...
分类号学号201804703007学校代码10488密级基于视觉SLAM和目标检测的语义地图构建学位申请人:胡新宇学科专业:电路与系统指导教师:**答辩日期:2021年5月ADissertationSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterinEngineeringSemanticSLAMbasedonvisualSLAMandobjectdetectionMasterCandidate:HUXinyuMajor:Circuitsand...
随着机器人与环境交互需求的日益增加,逐渐趋向于使用视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)对环境进行探索.但大多数视觉SLAM算法存在点云稀疏,语义信息缺失,所建地图实用性低等问题.为解决以上问题,本文提出基于视觉SLAM和目标检测的语义地图构建系统,主要研究内容包括:(1)在语义地图构建方面,本文将目标检测算法...
卡尔曼滤波的动态目标检测与追踪算法.该方法首先使用YOLO神经网络和动态k均值聚类块进行动态目标检测,然后使用光流法和最大交并比法将前后帧的同一物体关联,以视觉SLAM提供的准确定位计算出物体的3D场景流,并构建非线性优化的预测方程,建立恒速观测方程;在此基础上使用卡尔曼滤波预测下一时刻物体的速度和中心位置,从而...
基于YOLOv5目标检测和几何约束,将目标运动属性分为高动态和低动态,作为先验信息提供给后续方法进行不同策略的处理,从而提高SLAM系统的鲁棒性和适应性。3、关键点从粗到细的静态概率。提出一种基于物体静态概率、DBSCAN聚类算法、对极约束和投影约束的两阶段关键点静态概率计算方法,解决非刚体局部运动引起的静态关键点...