一种基于图像增强和目标识别的低光动态SLAM方法

本发明涉及一种基于图像增强和目标识别的低光动态SLAM方法，包括：将RGB‑D视频帧序列输入到图像增强模块，得到亮度增强的RGB‑D视频帧序列；将所述亮度增强的RGB‑D视频帧序列输入至目标检测网络模型，得到动态目标区域；对所述亮度增强的RGB‑D视频帧序列进行特征提取，得到特征点和特征线；其中，特征点包括动态目标区域内的特征点和动态目标区域外的特征点；采用极线约束检测所述动态目标区域内的特征点，剔除检测结果为动态的特征点，得到静态特征点；基于所述静态特征点、以及动态目标区域外的特征点以及特征线进行ORB‑SLAM运算。本发明能够在低光环境下完成对动态物体的识别和剔除，有效改善低光环境下SLAM的精准度。