【摘 要】
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受室外大范围场景中景物多样性和复杂性的影响,移动机器人在进行目标检测与定位时,运动视角的改变往往导致定位成功率下降.针对此提出一种基于多视角特征点匹配的方法进行室外目标定位.该方法首先获取图像的SURF特征进行匹配,然后结合FLANN和KNN算法滤除错误匹配点,有效地提升了匹配质量,节省了运算时间.通过对不同视角下景物模板的匹配判断,经透视变换映射出目标物体,最终实现目标定位.以校园场景景物为定位
【机 构】
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杭州电子科技大学自动化学院,浙江杭州310018
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受室外大范围场景中景物多样性和复杂性的影响,移动机器人在进行目标检测与定位时,运动视角的改变往往导致定位成功率下降.针对此提出一种基于多视角特征点匹配的方法进行室外目标定位.该方法首先获取图像的SURF特征进行匹配,然后结合FLANN和KNN算法滤除错误匹配点,有效地提升了匹配质量,节省了运算时间.通过对不同视角下景物模板的匹配判断,经透视变换映射出目标物体,最终实现目标定位.以校园场景景物为定位目标进行实验.结果表明该方法有效提升了单视角目标定位的成功率,具有较好实时性.
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