尽管可以使用随机采样一致性算法将动态物体上的特征点识别为异常值并进行过滤,但主要适用于动态元素较少、变化不大的场景;在高度动态环境中,当动态物体占据图像的大部分区域时,ORB-SLAM3提取的特征点可能大量来自这些移动的物体,导致系统精度显著...
4860 -- 0:59 App Yolov8+ORBSLAM3+动态物体剔除 8010 -- 3:39 App ORBSLAM3纯视觉建图和导航 1.4万 1 1:12 App 基于orbslam3的rgbd三维重建(ros版) 4800 -- 0:31 App 用自己的电脑摄像头跑ORB-SLAM3 4538 -- 3:22 App 真实场景测试ORB_SLAM3,感觉VINS打不过! 2773 -- 1:31 App ...
1.运行环境:Ubuntu20.04;2.融合ORB-SLAM3和YOLOv7,实时检测动态目标获取动态目标框,将框内属于动态物体的ORB特征点剔除,保留框内其余的静态点;3.运行效果:基于TUM的walking_rpy数据集,目前只检测人,可以剔除绝大部分人身上的特征点,并且保留框内其余特征点。
Yolo先检测会动的物体,比如car person。然后slam检测的特征点如果落在这个物体的box里就剔除,不参与位姿估计,减少动态物体对slam定位的影响。就是这样了。 2022-04-12 回复13 Huws 作者 浮城大亨 简单朴素的思想,而且就算被某个大车 或者手 全部挡住视野,IMU也能撑一小会儿。
攻城狮 ORBSLAM3+YOLOV8动态剔除+稠密建图 发布于 2024-09-04 22:27・IP 属地重庆 同时定位和地图构建(SLAM) YOLO算法 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App 开通机构号 无障碍模式 验证码登录 密码登录 中国+86 ...
将改进的算法融合到ORB-SLAM3算法中,并利用LK光流法跟踪目标检测的图像特征,Prosac算法剔除误匹配动态特征点;最后,设置了三种实验,分别测试ORB-SLAM2,ORB-SLAM3,DS-SLAM3与改进算法在TUM数据集上的优良性.【结果】结果表明,第一种为目标检测验证实验,通过对各种YOLOv8版本的验证与测试,YOLOv8n-SLAM3具有轻量化...
Neck中使用的基本构建块也是作者的MS-Block,在其中使用3 × 3深度可分离卷积进行快速推理。 此外,为了在速度和准确性之间取得更好的平衡,作者将Backbone中多级特征的通道深度减半。作者提供了3个不同尺度的YOLO-MS变体,即YOLO-MS-XS、YOLO-MS-S和YOLO-MS。不同尺度的YOLO-MS的详细配置列在表2中。对于YOLO-MS...
wget https://download.pytorch.org/libtorch/cpu/libtorch-cxx11-abi-shared-with-deps-1.11.0%2Bcpu.zip unzip libtorch-cxx11-abi-shared-with-deps-1.11.0%2Bcpu.zip mv libtorch/ PATH/YOLO_ORB_SLAM3/Thirdparty/ 2. Build cdYOLO_ORB_SLAM3 chmod +x build.sh ./build.sh ...
该系统的整体框架将改进的YOLOv8与ORB-SLAM3融合在一起,以应对动态环境中的稠密点云SLAM问题。首先,系统利用YOLOv8进行实时目标检测和图像分割,通过采用GSConv卷积方法和平衡卷积特征融合模块VoVGSCSP,提高了网络的轻量化和性能。检测和分割出的动态物体信息用于过滤图像中的动态点,只保留静态点用于后续处理。然后,ORB...