期刊专题

10.3969/j.issn.2095-2163.2020.07.005

一种应用于动态场景的优化语义SLAM

引用
本文针对动态场景,在ORB-SLAM的基础上,提出一种新的语义SLAM地图构建方法,提高智能移动机器人对环境感知和场景认知的能力.以RGB-D为输入信息,对RGB信息和深度信息分别作ORB特征匹配和尺度判断,利用RANSAC算法进行位姿估计判断关键帧.通过基于金字塔池化改进的MASK-RCNN神经网络对关键帧进行语义分割.在分割好的关键帧上,通过查找表法结合语义信息剔除动态目标.处理好的关键帧用于构建语义地图,同时进行局部集束调整,最后再回环检测.原语义分割网络精确率为81.2%,改进的网络精确率达到90.5%.

SLAM、MASK-RCNN、查找表、语义分割、动态场景

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TP391(计算技术、计算机技术)

上海市科委地方能力建设项目15590501300

2021-06-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

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智能计算机与应用

2095-2163

23-1573/TN

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2020,10(7)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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