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摘要：本发明提供了一种基于多传感器、实时视觉SLAM及AR的学习方法，通过时间戳插值方法并应用扩展卡尔曼滤波器=将视觉SLAM和GPS数据融合，提高定位精度和鲁棒性并利用机器学习算法实时检测并修正传感器数据中的异常；使用深度学习辅助的特征提取和匹配算法，提高图像特征提取速度和匹配精度，采用稀疏优化方法进行位姿图优化，提高系统的精度和鲁棒性；使用深度学习算法进行物体识别和跟踪，提高识别与跟踪的精度和速度，采用高精度的语义分割算法，实现对环境的高精度感知和语义理解，采用动态更新算法，使虚拟内容能够根据环境变化实时更新，提高学习体验的真实性和互动性。
主权项：1.一种基于多传感器、实时视觉SLAM及AR的学习方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）多传感器数据融合，采用基于时间戳的插值方法将传感器视觉图像数据和GPS数据同步，然后采用卡尔曼滤波器将传感器视觉数据和GPS数据同步融合；（2）实时视觉SLAM优化，使用卷积神经网络进行特征提取和匹配，提取出特征点并将相邻特征点使用描述符的欧氏距离或汉明距离进行匹配，使用稀疏优化方法进行位姿图优化将误差函数最小化；（3）AR内容生成，使用基于深度学习的物体识别和跟踪算法，快速追踪并提取AR系统生成图像中的物体，然后采用语义分割算法对虚拟环境进行高精度感知和语义理解，最后对虚拟内容能够根据环境变化实时更新。
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百度查询： 西北师范大学 一种基于多传感器、实时视觉SLAM及AR的学习方法
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