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摘 要:本发明公开了基于快速特征点提取及网格化三角形约束的视觉导航方法,包括如下步骤:采集连续视频帧序列图像,提取相邻两帧图像中的特征点;对提取的相邻两帧图像进行网格化划分;对每个三角形构建6维形状描述子及32维区域描述子,得到由每个三角形的38维混合描述子组成的特征向量;对网格化划分对应三角形的特征向量进行匹配,通过中心点聚类方法选取具有显著特性的特征点,剔除错误匹配的特征点,利用极线几何约束剔除运动特征点,获得有效可用特征点对;完成最终的运动模型求解,获得视觉导航解算的位置结果。本发明为室内环境下的机器人视觉导航与定位提供解决方法,具有特征点提取速度快、匹配率高的优点。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810954414.6 | 专利名称: | 基于快速特征点提取及网格化三角形约束的视觉导航方法 |
申请日: | 2018-08-21 | 申请/专利权人 | 南京师范大学镇江创新发展研究院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省镇江市南徐大道298号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/73搜分类 计算机视觉搜索 |
公开/公告日: | 2019-01-04 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109146972A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |