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一种基于多视图几何的多目立体匹配优化方法: 本发明公开了一种基于多视图几何的多目立体匹配优化方法，实现步骤：(1)利用单目视觉惯性定位系统采集三帧目标区域的宽基线图像和宽基线图像的相机定位数据；(2)采用多视图几何方法对采集的三帧宽基线图像进行立体校正；(3)采用...; 张侃健许银辉杨浪刘志明韩功本方仕雄谢利萍葛健魏海坤

基于目标检测和多视图几何的动态SLAM算法被引量：1: 2025年; 目前大多数的SLAM系统主要针对静态场景,然而,在实际环境中不可避免地存在许多动态对象,这将大大降低算法的鲁棒性和相机的定位精度。针对动态对象造成的轨迹偏差问题,文中提出一种结合目标检测网络和多视图几何结构的动态SLAM算法。首先,基于YOLOv5算法框架,将骨干网络CSPDarkNet-53替换为轻量型L-FPN(Lite-FPN)结构,并使用VOC2007数据集进行预训练。与YOLOv5s原始模型相比,新网络的计算量减少了45.73%,检测速率提高了31.90%;然后,将检测物体划分为高动态对象、中动态对象以及低动态对象,利用多视图几何方法计算阈值,并根据阈值对中高动态对象进行二次检测,以决定是否剔除预测框中的特征点;最后,在TUM数据集上的实验结果显示,该方法在定位精度上平均提升了82.08%,证明了其在准确性方面的显著改进。; 喻擎苍董根阳方才威孙树森; 关键词：同步定位与地图构建动态环境目标检测

一种改进多视图几何的变电站建模动态SLAM方法: 本发明公开了一种改进多视图几何的变电站建模动态SLAM方法，属于变电站技术领域，本发明包括对传感器的点云数据进行空间聚类得到点云簇数据；对步骤一得到的点云簇数据进行光流一致性传感器位姿估计；对步骤二得到的传感器的位姿估计...; 符瑞邵慧超杨金明姜毅邹斌舒振吴浩周阿毛陶金

一种基于深度学习和多视图几何的虚拟视图合成方法: 本发明公开了一种基于深度学习和多视图几何的虚拟视图合成方法，1、选取包含不同场景的视图合成公开数据集，并对场景中的图像做预处理，然后划分训练集、验证集和测试集；2、基于多视图几何，搭建用于虚拟视图合成的神经网络模型，网络...; 张雪涛邓旺郭宇王飞

基于全景分割与多视图几何的动态SLAM方法: 2024年; 在SLAM系统估计相机位姿时,大量运动物体的特征点参与特征跟踪线程导致算法准确性和鲁棒性下降,因此如何高效准确地剔除场景中的动态物体尤为重要。现有的动态视觉SLAM算法在处理动态物体时可能漏检或是错误地将静态物体识别为动态物体并将其剔除,引发静态特征点数量不足的问题,进而影响SLAM系统的稳定性和精度。因此提出一种基于全景分割与多视图几何的视觉SLAM方法,该算法使用全景分割FPN网络准确识别分割图像中的所有物体,剔除先验动态特征点并尽可能多地保留静态特征,在此基础上使用融合图像金字塔的LK光流法实现光流跟踪并剔除平行动态特征点,潜在的动态特征点则采用基于动态概率的多视图几何法更有效地对其剔除,避免了动态特征点漏检的情况,实现对场景中动态物的全面筛查以提高系统精度。在系统构建的稀疏点云的基础上实现对语义地图与八叉树地图的构建。实验使用TUM RGB-D数据集验证系统定位精度,结果表明,与ORB-SLAM2相比,本算法在所有序列的绝对轨迹误差的均方根误差(RMSE)平均降低了84.34%,显著提升了系统的鲁棒性和准确性,并且构建两种可用于SLAM上层任务的地图,具有一定的使用价值。; 王爽刘云平张柄棋陆旭春徐梁; 关键词：多视图几何图像金字塔

基于多视图几何的无人机单目视觉定位初始化: 2024年; 无人机载单目视觉定位的初始化性能将决定整个无人机视觉导航过程的准确度,针对视觉定位初始化过程中耗时长和初始位姿不准确等问题,提出一种基于多视图几何基本原理,组合运用滑动窗口、三角约束、多点透视成像和光束平差法,实现无人机视觉定位的快速准确初始化方法,通过在数据集上进行验证,该方法相比经典的算法在时间和初始化精度上取得了更为优异的效果。; 鹿珂珂王雅平王超吴俊峰; 关键词：无人机多视图几何视觉初始化

基于YOLOv5与多视图几何联合的动态V-SLAM: 2024年; 目的为了解决传统视觉SLAM(simultaneous localization and mapping,SLAM)系统在动态环境下容易受运动物体干扰而无法实现准确定位与建图的问题,方法基于传统ORB_SLAM2算法,提出一种YOLOv5与多视图几何联合的动态V-SLAM算法。首先,在视觉SLAM系统的前端加入一个目标检测模块,该模块采用深度学习中的目标检测网络YOLOv5,结合多视图几何方法识别并分割动态物体和静态物体;其次,根据目标检测模块检测结果,在系统跟踪线程中进行动态特征点的剔除,仅使用静态特征点进行帧间匹配和位姿估计,同时结合渐进采样一致性算法(progressive sample consensus,PROSAC)剔除误匹配的特征点并求得位姿估计模型;最后,根据剔除动态特征点信息的关键帧完成稠密点云地图构建。为了评估改进算法的有效性,主要基于德国慕尼黑工业大学(TUM)数据集中的动态场景进行实验。结果结果表明,在图像特征匹配实验中,与基于ORB特征粗匹配和随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法对比,提出的算法具有更高的运算效率;在轨迹跟踪实验中,所提算法的定位精度较ORB_SLAM2系统平均提升了96.14%,较ORB_SLAM3系统平均提升了94.52%;在点云建图实验中,本文算法在3种不同运动状态场景下均能构建出与实际场景一致的稠密点云地图。结论改进后的视觉SLAM算法在室内动态场景下具有较高的可靠性和准确度。; 王红星杨亚萍王璟源张勃阳; 关键词：多视图几何

基于无监督学习的多视图几何重建方法研究: 基于图像的几何重建是计算机视觉领域内的基础研究方向之一,被广泛应用于虚拟/增强现实,智慧城市及自动驾驶等多个前沿领域。近年来,基于深度学习的几何重建方法在重建性能上取得了显著进步,但是这些方法通常需要大量精确但采集成本高...; 徐罗缘; 关键词：无监督学习

一种基于多视图几何与区域特性的动态区域图像识别方法: 本发明涉及一种基于多视图几何与区域特性的动态区域图像识别方法，属于图像处理技术领域，本发明的方法包括：对采集图像作灰度化处理，保存图像中的所有像素灰度值；提取所述采集图像的点、直线特征，得到点、直线特征的位置信息和描述信...; 张宝生祁贤雨李梦凡

基于多视图几何和弱监督学习的目标自动标注系统研究: 大量的已标注数据对于人工智能算法的应用至关重要,是训练诸如目标检测等人工智能算法的基础。而数据标注是一项昂贵且耗时的工作,特别是在当今需要数以千万计的训练数据的人工智能应用场景中,其难度更加突出。本文针对海量数据快速标注...; 韦国耀; 关键词：图像标注

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