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公开（公告）号CN118447090B | 申请号CN202410595604.9 | 专利类型发明授权 |
状态有效 | 国家或地区CN | 申请人南昌大学 |
分类号G06T7/73(2017.01), G06T17/20(2006.01), G06V10/44(2022.01), G06V10/82(2022.01), G06V10/25(2022.01) | 申请日2024-05-14 | 公开日2026-11-03 |
发布日期2026-11-03 | 文档 ID84696772263900000 | 源数据页码1627 |
专利语言zh | ||
本发明公开了一种动态视觉SLAM方法，包括：1）读取视频流的图像数据；2）将图像输入前端中检测ORB特征点；3）通过YOLO检测常见的动态物体并提供其最小边界框；4）利用动态ViBe检测边界框内的动态物体，保留其中的静态环境；5）结合统计出动态特征的坐标信息，将动态特征的坐标与视觉里程计中的ORB特征点进行比对；检测落在半径内的ORB特征点，并消除此半径内的ORB特征点；6）择优选取不存在动态物体的关键帧，利用这些不存在动态物体的关键帧建立时间和空间跨度的全局约束，以优化各帧的相机位姿；7）判断当前帧是否为最后一帧，否则跳转到2），是则结束。本发明相较传统MonoSLAM方法，能够消除环境动态物体对MonoSLAM系统的影响，从而提升定位精度与建图效果。
附图 1