一種改進(jìn)的RGB-D SLAM室內(nèi)空間三維重建方法_第1頁(yè)
一種改進(jìn)的RGB-D SLAM室內(nèi)空間三維重建方法_第2頁(yè)
一種改進(jìn)的RGB-D SLAM室內(nèi)空間三維重建方法_第3頁(yè)
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一種改進(jìn)的RGB-DSLAM隨著深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的發(fā)展，RGB-D（ultaneousLocalztonandMapig）技術(shù)已成為室內(nèi)三維重建的主流方法，其可以從攝像頭中獲取來(lái)自紅外深度傳感器的深度數(shù)據(jù)，在RGB圖像和深度圖像之間建立聯(lián)系，從而快速且準(zhǔn)確地構(gòu)建室內(nèi)三維模型。但是，由于室內(nèi)環(huán)境的多變性和不確定性，RGB-DSAM一些挑戰(zhàn)，例如光照變化，遮擋，物體卡殼等，并且在需要高精度和高RGB-DSAM室內(nèi)空間三維重建方法具有很重要的意義，可以進(jìn)一步提高系統(tǒng)的魯棒性和精度。本文提出了一種改進(jìn)的RGB-DSLAM室內(nèi)空間三維重建方法，旨在解決傳統(tǒng)RGB-DSLAM技術(shù)中存在的一些問題，并提高重建精度和魯棒RGB-DSLAM方法主要包括以下三個(gè)方面：1）基于卷積神經(jīng)2）3）分RGB-DSLAM方法在完成建模前，通常需要先對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行特深度學(xué)習(xí)方法。具體地，我們訓(xùn)練了一個(gè)類似于MaskR-CNN的實(shí)例分RGB圖像進(jìn)行處理，并將分割結(jié)果與深度圖RGB-DSLAM方法中，由于圖像中的光照變化和物體遮擋等最后，在具有遮擋和光照變化等復(fù)雜場(chǎng)景中，RGB-DSLAM方法容RGB-DSLAM室內(nèi)空間三維重建方法，以應(yīng)RGB-DSLAM方法中存在的一些問題。我們采用了基于卷積神經(jīng)RGB-DSLAM地構(gòu)建三維模型。這種方法具有廣

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