【摘 要】
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针对动态环境下视觉同步定位与建图（SLAM）系统运行效率低的问题，提出了一种基于深度学习的实时语义视觉SLAM算法。所提算法的语义线程不会阻塞跟踪线程的运行，只对最新的待分割图像进行语义分割，分割后对分割结果进行检测与修复，并更新语义信息。图像输入后，首先，更新待分割的图像；然后，利用最新的语义信息和L-K光流法剔除动态关键点，并用剩余的特征点对位姿进行估计；最后，利用语义信息和跟踪信息构建出语义
【基金项目】
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教育部产学合作协同育人项目（202102172024）； 粤澳联合创新项目（2021A0505080006）； 广东工业大学大学生创新训练项目（xj2022118450151）；
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针对动态环境下视觉同步定位与建图（SLAM）系统运行效率低的问题，提出了一种基于深度学习的实时语义视觉SLAM算法。所提算法的语义线程不会阻塞跟踪线程的运行，只对最新的待分割图像进行语义分割，分割后对分割结果进行检测与修复，并更新语义信息。图像输入后，首先，更新待分割的图像；然后，利用最新的语义信息和L-K光流法剔除动态关键点，并用剩余的特征点对位姿进行估计；最后，利用语义信息和跟踪信息构建出语义点云地图。在TUM数据集上对所提算法进行实验，实验测试结果表明：高动态环境下，所提算法相较于DS-SLAM在绝对轨迹误差上减小了12.54%～91.78%，跟踪一帧的平均耗时为25.91 ms，验证了所提算法在高动态环境中有较高的定位精度以及实时性，相较于无检测修复的算法在高动态环境下拥有更好的建图效果。
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