图3. 在以下情况下,使用和不使用部分感知对象定位的3D目标检测结果:(a)对象在相机视场内的有限可见性(b)动态目标的快速运动。(c) 摄影机旋转产生的奇异视点。(d) 模糊的图像。(e) 连续帧局部目标检测。 3D目标检测结果在所有帧中保持一致的准确性,与现有的缺乏多个帧的漏检测补偿的2D目标检测架构相比,产生了...
目前语义vSLAM中使用的目标检测方法主要分为两类:一阶段法和二阶段法。语义vSLAM通常采用SDD或YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4)作为一阶段目标检测方法。SSD是第一个基于 DNN的实时目标检测器,也是一种单级物体检测检测器,可以很好地平衡速度和准确度。因此,一些语义vSLAM工作利用 SSD 检测静态对象,不考虑...
目标检测(Object Detection) 表示对于一幅给定的图像中的各类目标进行识别并定位,需要完成两个任务,一是识别出物体,二是确定出该物体的位置。相比于图像分类,目标检测增加了对图片前景与背景的理解,需要从图像背景中提取出感兴趣的目标前景,并确定该目标的类别极其位置。目标检测的输出结果可以表示为一个列表,其中每一...
语义vSLAM通常采用SDD或YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4)作为一阶段目标检测方法。 SSD是第一个基于 DNN的实时目标检测器,也是一种单级物体检测检测器,可以很好地平衡速度和准确度。因此,一些语义vSLAM工作利用 SSD 检测静态对象,不考虑动态对象。除了实时性能,检测精...
针对动态目标(主要是人),首先使用SegNet进行语义分割,然后进行运动一致性检查,剔除动态区域上的特征点。为啥要进行运动一致性检查呢?就是为了检测上面提到的"人手上拿着的书、正在搬运的椅子"这类无法提前定义的物体。 在DS-SLAM中,运动一致性检查的具体流程是:...
物体级SLAM需要做场景的目标检测/实例分割,还有相同物体的重识别,用一个模型同时实现实例分割和重识别比较困难。而且传统模型需要预定义好的目标类别,或者只能识别动态物体。现在很多物体级SLAM的工程落地都需要能够识别场景中的所有物体,但如果遇到一个新目标就重新训练的话,成本太高了,所以zero-shot、one-shot、few-...
该模块包含三个主要组件:YOLOv5目标检测网络、卡尔曼滤波器和多视图几何约束模块。 使用YOLOv5 目标检测网络来识别图像中的动态物体,例如人、车辆和动物。 网络的训练重点放在识别预先定义的动态物体类别上,例如人、车辆和动物。 通过调整类别权重,可以促进模型更好地检测感兴趣的物体。
尽管近些年来在SLAM和目标检测方面取得了重大进展,但这两项任务仍面临一系列挑战,如动态环境中的SLAM和复杂环境中的目标检测。为了解决这些挑战,我们提出了一种新型的机器人视觉系统,它将SLAM与一种基于深度神经网络的目标检测算法相结合,使这两种功能相辅相成。该系统使机器人能够在未知的动态环境中可靠、高效地完成...
目前多数视觉同步定位与建图(VSLAM)算法基于静态场景设计且未考虑场景中的动态物体,然而现实场景中存在的动态物体会造成视觉里程计的特征点误匹配,影响VSLAM系统定位与建图精度,降低其在实际应用中鲁棒性。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...
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...