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申请/专利权人：深圳大学;深中通道管理中心;中交公规土木大数据信息技术(北京)有限公司
摘要：本发明公开了惯性视觉融合自主定位方法、装置、计算机设备及介质，通过将两张红外输入图像的位姿回归结果进行相对位姿约束得到红外图像位姿结果，可以提高红外图像的定位精度，以及通过对深度图像进行补全，并基于位姿优化网络对补全图像位姿结果与合成图像位姿结果进行位姿优化得到深度图像位姿结果，可以提高在黑暗场景中的定位精度，针对单一视觉定位精度无法满足实际应用的问题，采用扩展卡尔曼算法将红外图像位姿结果或深度图像位姿结果与载体的状态预测值进行融合得到定位信息，可以进一步地提高定位精度，为隧道等复杂环境中的工作人员与设备提供可信的位置信息。
主权项：1.一种惯性视觉融合自主定位方法，其特征在于，包括：获取时序的两张红外输入图像、深度图像与载体的惯性数据；提取所述红外输入图像中的特征，根据提取的特征生成自注意力图像，并根据所述自注意力图像得到两张所述红外输入图像的位姿回归结果；根据两张红外输入图像的位姿回归结果进行相对位姿约束得到红外图像位姿结果；基于自监督补全网络对所述深度图像进行补全得到补全深度图像，并根据所述补全深度图像得到补全图像位姿结果；基于CycleGAN图像合成网络合成RGB图像，并根据所述合成RGB图像得到合成图像位姿结果；基于位姿优化网络对所述补全图像位姿结果与所述合成图像位姿结果进行位姿优化得到深度图像位姿结果；基于扩展卡尔曼滤波算法，根据所述惯性数据得到载体的状态预测值，并将所述红外图像位姿结果或所述深度图像位姿结果与所述状态预测值进行融合得到定位信息。
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百度查询： 深圳大学 深中通道管理中心 中交公规土木大数据信息技术(北京)有限公司 惯性视觉融合自主定位方法、装置、计算机设备及介质
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