一种融合动态物体检测网络和几何约束的视觉里程计方法

本发明公开了一种融合动态物体检测网络和几何约束的视觉里程计方法，涉及视觉里程计技术领域。本发明通过动态物体检测网络有效识别并结合几何方法剔除动态物体对视觉里程计的干扰，避免了动态物体导致的特征点匹配错误和轨迹漂移问题，使得系统在行人密集、车辆繁忙等动态场景中仍能保持高精度；动态物体检测网络采用轻量化深度学习模型，具备高效实时的检测能力，同时，系统的模块化设计使其具备良好的可扩展性，能够结合激光雷达等传感器进一步提升性能；剔除动态物体后，地图构建基于高质量的静态特征点，从而避免动态物体引起的重影和伪特征，使得生成的地图更准确、更一致，有利于后续定位与路径规划。