基于Mask R-CNN的动态物体剔除方法在RGB-D视觉SLAM中的应用

来源 :工业控制计算机 | 被引量 : 2次 | 上传用户：luo6411465

【摘要】

：

运行的场景中没有运动物体是大多数SLAM算法的前提,这个假设过于理想化,导致大多数视觉SLAM算法在动态环境下无法使用,因此也就限制了其在服务型机器人和自动驾驶等中的应用。提出了一种动态物体检测及剔除方法并将其整合到ORB-SLAM2[1]算法中,提升了其在动态场景中使用RGB-D摄像头时的稳定性。基于Mask R0CNN获得动态物体的检测和移除能力从而剔除从动态物体上提取到的ORB特征。在公共的

【作者】

：

胡敦利张维

【机构】

：

北方工业大学电气与控制工程学院

【出处】

：

工业控制计算机

【发表日期】

：

2020年03期

【关键词】

：

MASK R-CNN 动态物体检测 RGB-D SLAM Mask R-CNNdynamic object detectionRGB-D SLAM

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