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摘 要:本发明公开了一种基于深度循环卷积神经网络的端到端SLAM方法。该方法通过深度相机实时采集图像序列帧,并转化为设定的图像尺寸后输出;创建卷积神经网络模型,以接收并处理深度相机输出的图像序列帧,并输出提取出的特征点云坐标和描述子信息和相机位姿的信息,用于建立图像几何结构的拓扑信息;创建循环神经网络模型,以接收并处理深度相机输出的图像序列帧,并输出可信语义区域和可信度在设定第一阈值以上的物体级路标信息;创建具有语义信息的网格地图,本发明基于深度学习模型构建具有语义识别和感知的立体地图,在定位精度、地图构建精度、回环检测精度、系统效率和鲁棒性等参数指标上具有显著提升。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202411766024.8 | 专利名称: | 一种基于深度循环卷积神经网络的端到端SLAM方法 |
申请日: | 2024-12-04 | 申请/专利权人 | 南京元阵视界科技有限公司 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江宁区秣周东路11号517室 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/764搜分类 计算机视觉搜索 |
公开/公告日: | 2025-02-25 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN119251596B | 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 |