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摘要：本发明涉及一种融合语义与点线特征的视觉里程计方法及系统，方法包括：输入两帧连续帧，进行预处理，将预处理后的图像张量通过GlueStick混合深度学习网络与语义分割网络YOLOv8处理，分别得到图像的点线特征及其描述符和匹配关系与语义分割预测结果，通过将点线特征及其描述符和匹配关系与语义分割预测结果输入特征处理模块进行特征过滤与融合，得到两帧图像的匹配关系矩阵，通过匹配关系矩阵计算两帧图像的旋转矩阵与平移向量，通过旋转矩阵与平移向量实现对视觉里程计的位姿评估。与现有技术相比，本发明具有解决了复杂动态城市道路场景中单目VO估计精度低、动态鲁棒性不强、场景理解能力低的问题等优点。
主权项：1.一种融合语义与点线特征的视觉里程计方法，其特征在于，包括以下步骤：获取前后两帧图像，对图像进行预处理，得到两帧图像的图像张量，将两帧图像的图像张量输入特征提取模块进行处理，得到两帧图像特征检测匹配的特征预测结果，将两帧图像的图像张量输入语义分割模块进行处理，得到两帧图像的分割预测结果，将特征预测结果与分割预测结果输入特征处理模块处理，得到匹配关系矩阵，将匹配关系矩阵输入位姿估计模块进行处理，得到旋转矩阵与平移向量，通过旋转矩阵与平移向量进行评估与可视化展示。
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百度查询： 上海大学 一种融合语义与点线特征的视觉里程计方法及系统
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