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一种动态环境下基于卷积神经网络架构的视觉里程计方法

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本发明提出一种动态环境下基于卷积神经网络价架构的视觉里程计方法，该方法设计了一个由两个串联的卷积神经网络构建的视觉里程计系统DCVO，通过端到端的方式对AR设备进行快速稳定准确的跟踪定位。其中第一个网络同时进行特征点提取与像素级语义分割，记为Multitask‑Net；第二个网络估计相机相对运动，记为Pose‑Net。该方法通过剔除语义动态特征点的方式减轻了运动物体对位姿估计的干扰，保证了后续位姿估计的稳定性；同时以端到端的方式避免了常规特征法中描述子计算与匹配的耗时，有效缩短了位姿估计的时间。

著录项

公开/公告号CN112967317A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-06-15

原文格式PDF
申请/专利权人北京航空航天大学;
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申请/专利号CN202110257421.2
发明设计人李妮;张甜甜;龚光红;
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申请日2021-03-09
分类号G06T7/246(20170101);G06T7/73(20170101);G06T7/10(20170101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11668 北京航智知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人黄川;史继颖
地址 100191 北京市海淀区学院路37号
入库时间 2023-06-19 11:26:00

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法律状态公告日

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法律状态
2022-12-06

授权

发明专利权授予

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1. 一种动态环境下基于卷积神经网络架构的视觉里程计方法 [P] . 中国专利： CN112967317A . 2021-06-15
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