基本信息:
- 专利标题： 一种融合边缘特征和深度学习的单目视觉里程计方法
- 申请号：CN202010401126.5 申请日：2020-05-13
- 公开(公告)号：CN111311666A 公开(公告)日：2020-06-19
- 发明人： 王燕清 , 陈长伟 , 赵向军 , 石朝侠 , 肖文洁 , 李泳泉
- 申请人： 南京晓庄学院
- 申请人地址： 江苏省南京市江宁区弘景大道3601号南京晓庄学院
- 专利权人： 南京晓庄学院
- 当前专利权人： 南京联云智能系统有限公司
- 当前专利权人地址： 210018 江苏省南京市玄武区珠江路600号14楼1408室
- 主分类号： G06T7/55
- IPC分类号： G06T7/55 ; G06K9/62
摘要：
本发明公开了一种融合边缘特征和深度学习的单目视觉里程计方法，涉及视觉里程计技术领域，由于在低纹理的运动场景中，图像中可提取的特征较少，视觉里程计在进行特征匹配时会出现特征数据缺失的问题，并造成位姿估计的精度下降。本发明创新点是一种融合边缘特征和深度学习的单目视觉里程计方法，首先基于Canny边缘检测算法进行边缘增强算法的设计，边缘增强后的图像数据集作为卷积神经网络的输入并特征提取，卷积神经网络的输出再输入到循环神经网络中进行计算，最后输出整个模型对相机位姿估计，对特征提取优化。实验结果表明算法能够在模型训练时学习到更多的图像特征，提高位姿估计的准确度，并且在低纹理的场景中表现出优越的性能。
公开/授权文献:
- CN111311666B 一种融合边缘特征和深度学习的单目视觉里程计方法 公开/授权日：2020-08-14