摘要
本发明提供一种视觉SLAM方法、装置、系统、电子设备及存储介质,该方法包括:识别目标移动体当前帧的原始全景环视鸟瞰图像中的感知目标,获得目标移动体当前帧的目标全景环视鸟瞰图像,对目标全景环视鸟瞰图像进行语义匹配和非刚性拟合,获得目标全景环视鸟瞰图像中识别到的感知目标的矢量化实例,基于目标移动体当前帧的原始位姿数据对矢量化实例进行位姿修正后,基于位姿修正后的矢量化实例判断当前帧是否为关键帧,在当前帧为关键帧的情况下,基于上述矢量化实例对目标移动体的全局矢量地图进行更新。本发明提供的视觉SLAM方法、装置、系统、电子设备及存储介质,能提高视觉SLAM方法的在自主泊车场景下的精度稳定性。
技术关键词
鸟瞰图像
移动体
视觉SLAM方法
关键帧
语义模板
矢量地图
轮廓
电子设备
数据
像素点
图像传感器
非暂态计算机可读存储介质
SLAM装置
交通标志
SLAM系统
扩展卡尔曼滤波
语义分割模型
泊车场景
系统为您推荐了相关专利信息
意图识别模型
业务流程数据
节点
大语言模型
自动化方法
数字档案管理方法
数据处理模块
移动终端设备
项目
关键词
知识问答方法
大语言模型
问答模型
预训练语言模型
答案
数据转换方法
多模态
数据转换系统
文本
视觉特征提取