视觉里程计类专利转让_商标转让

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专利名称：基于深度学习的视觉里程计特征点提取方法及视觉里程计申请号：2019109484703 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：深度学习视觉里程计相似专利发布日：2023/10/17
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的视觉里程计特征点提取方法及视觉里程计，首先构建深度学习特征点模型，然后优化深度学习特征点模型，接着特征点检测，最后进行特征点匹配；本发明使用深度学习的方法解决图像特征点提取与匹配问题，可以自由灵活的设计角点特征。本发明实时性是视觉里程计性能的重要参考标准之一，使用深度学习特征点法相较于传统方法可以更充分地利用图形显卡硬件资源，从而达到加速目的。本发明相较于传统的特征点法，在视点变化、光度变化场景下，检测精度明显提高，鲁棒性明显增强。

专利名称：一种更鲁棒的视觉里程计的设计方法申请号：2018113463419 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：视觉里程计相似专利发布日：2023/09/14
摘要：一种更鲁棒的视觉里程计的设计方法，包括：1)通过单目相机采集彩色图像并将其上传到电脑端；2)对单目相机初始化，固定其尺度；3)获得第一帧图像和第二帧图像，使用Oriented FAST角点方法提取第一帧中的特征点，并且在第二帧中追踪第一帧中出现的特征点；4)检测前后两帧图像的整体的曝光度是否发生改变；5)利用两帧图像的灰度值信息，最小化光度误差，求解相机的位姿；6)对已经提取的特征点进行BRIEF描述子的计算后，进行数据关联；7)该算法处理完两帧数据后，读取新的一帧图像，在新的一帧图像中追踪上一帧特征点在当前帧中的位置，然后进行特征点匹配；接下来进入到第4)步，进入算法的循环。本发明的鲁棒性强，实时性好。

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