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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于多神经网络的SLAM方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，包括：获取图片，将图片输入至预先建立的SuperPoint网络模型内进行SuperPoint深度特征提取，输出得到深度特征点；将深度特征点基于光流算法计算得出上一帧图片中相应特征点，对上一帧图片中相应特征点通过几何一致性检查标注动态特征点，将动态特征点剔除，得到处理后的深度特征点；将处理后的深度特征点输入至预先建立的LightGlue网络模型内进行特征匹配，输出得到特征匹配结果，根据特征匹配结果完成对相机的位姿估计，并进行局部建图线程、闭环检测线程，最终得到相机运动轨迹和三维场景地图。
主权项：1.一种基于多神经网络的SLAM方法，其特征在于，方法包括以下步骤：获取图片，将图片输入至预先建立的SuperPoint网络模型内进行SuperPoint深度特征提取，输出得到深度特征点；将深度特征点基于光流算法计算得出上一帧图片中相应特征点，对上一帧图片中相应特征点通过几何一致性检查标注动态特征点，将动态特征点剔除，得到处理后的深度特征点；将处理后的深度特征点输入至预先建立的LightGlue网络模型内进行特征匹配，输出得到特征匹配结果，根据特征匹配结果完成对相机的位姿估计，并进行局部建图线程、闭环检测线程，最终得到相机运动轨迹和三维场景地图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于多神经网络的SLAM方法及系统
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