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在同步定位与地图构建领域,视觉里程计因其传感器成本低廉、定位精度高、蕴含丰富环境信息等优势而得到广泛应用,但环境中的动态物体会显著降低其解算的精度与鲁棒性。针对此问题,提出了一种深度学习辅助的双目视觉里程计,基于几何约束与目标位置约束的方法,能够准确筛选出环境中的动态物体,以提高结果精度,同时能够恢复动态物体的运动轨迹,便于建立语义地图。在KITTI和TUM RGB-D的动态场景数据集上进行测试,得到的结果精度较高。 相似文献
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勘探报告中的勘探线剖面图是矿井设计的依据。有些剖面图,由于斜孔投影方法的错误,描绘的矿体位置不准确,而依此设计的坑道不能在预定地点遇到矿体,造成很大浪费,甚至有使坑道报废的可能。 相似文献
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