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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于图优化几何一致性约束的视觉里程计位姿优化方法，属于视觉里程计位姿优化领域，该方法包括根据图像数据，利用编码器和级联空洞卷积融合模块，得到相邻图像帧对运动特征图和间隔图像帧对运动特征图；根据相邻图像帧对运动特征图和间隔图像帧对运动特征图，利用卷积神经网络、卷积长短时记忆网络和图注意力神经网络分别进行特征提取及优化，得到优化后的相邻图像帧对位姿特征和间隔图像帧对位姿特征；根据优化后的相邻图像帧对位姿特征和间隔图像帧对位姿特征，利用位姿回归网络，分别得到相邻图像帧对位姿预测结果和间隔图像帧对位姿预测结果。本发明解决了现有技术位姿优化与误差修正准确度和鲁棒性较差的问题。
主权项：1.一种基于图优化几何一致性约束的视觉里程计位姿优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用视觉传感器，获取图像数据；S2、根据图像数据，利用编码器分别获取相邻图像帧对的高维度位姿特征和间隔图像帧对的高维度位姿特征；S3、根据相邻图像帧对的高维度位姿特征和间隔图像帧对的高维度位姿特征，利用级联空洞卷积融合模块融合多尺度感受野下的像素运动线索，分别得到相邻图像帧对运动特征图和间隔图像帧对运动特征图；S4、利用卷积神经网络和卷积长短时记忆网络分别对相邻图像帧对运动特征图和间隔图像帧对运动特征图进行位姿特征的局部上下文信息提取，得到带有上下文信息的相邻图像帧对位姿特征和带有上下文信息的间隔图像帧对位姿特征；S5、利用图注意力神经网络分别对带有上下文信息的相邻图像帧对位姿特征和带有上下文信息的间隔图像帧对位姿特征进行几何一致性优化，得到优化后的相邻图像帧对位姿特征和优化后的间隔图像帧对位姿特征；S6、根据优化后的相邻图像帧对位姿特征和优化后的间隔图像帧对位姿特征，利用位姿回归网络，分别得到相邻图像帧对位姿预测结果和间隔图像帧对位姿预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 基于图优化几何一致性约束的视觉里程计位姿优化方法
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