一种动态环境下基于深度掩膜分割的语义视觉SLAM方法

本发明提供一种动态环境下基于深度掩膜分割的语义视觉SLAM方法，包括：将RGB图像和深度图像输入跟踪线程进行预处理；将预处理后的RGB图像输入语义分割线程进行场景目标的精准检测和分割，得到每个像素的语义标签，生成分割掩膜；结合预处理后的深度图像的深度信息一致性，对掩膜进行修正优化，得到掩码图像；将修正的每一帧掩码图像输入到动态特征筛选线程，确定潜在动态对象的动态特征点；通过RGB图像的背景区域中的匹配点构建极线约束，消除RGB图像中高动态对象和潜在动态对象中的动态特征点；通过点云建图线程将消除动态特征点后的RGB图像中每组关键帧对应的局部点云进行合并拼接，构建去除动态对象的全局三维点云地图。本发明的方法提高了建图精度。