摘要
本发明涉及三维地图重建领域,公开了一种基于双目稀疏视觉SLAM的三维稠密地图构建方法及系统,其包括:通过改进的ORB‑SLMA2,对获取的双目相机彩色图像中的每帧图像进行特征点提取,以实时计算相机位姿;采用基于交叉注意力机制的深度学习网络架构,获取三维空间物体的深度信息,得到单帧稠密点云地图;将连续视图下的多个单帧稠密点云地图合并,根据实时相机位姿及合并后的点云构建三维稠密地图。本发明在室内外均能有效获得空间深度信息,解决了场景参数限制实时联合优化的问题。
技术关键词
地图构建方法
交叉注意力机制
稠密点云
三维空间物体
双目相机
彩色图像
控制点
坐标系
视觉字典
特征点
关键帧
算法框架
深度学习网络模型
RANSAC算法
地图构建系统
系统为您推荐了相关专利信息
无人机采集图像
诊断方法
编码器
多尺度特征融合
视觉
逆向设计方法
性能预测模型
X射线发射源
平板探测器
连续纤维复合材料
移载机器人
机器人高精度
机器人协同控制系统
末端执行器
预测控制方法
地图构建方法
占用栅格
描述符
图像深度估计
语义点云
信息传播预测方法
文本特征向量
级联
融合全局
信息传播预测系统