发明专利已授权

基于无监督深度学习的单目视觉里程计的设计方法

📄 申请号：CN202210195358.9 📄 发布日：2026/07/14

著录项目信息

申请日

2022-02-28

公开号

CN114693720A

公开日

2022-07-01

申请人

苏州湘博智能科技有限公司

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_20

IPC 分类号

G06T7_20 , G06T7_70 , G06T7_50 , G06N3_08 , G01C22_00 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法计算机视觉深度学习

应用场景

自动驾驶, 机器人导航, 无人机导航, 增强现实, 智能导航

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摘要

本发明公开了一种基于无监督深度学习的单目视觉里程计的设计方法，通过通过联合训练深度、相对姿态和光流来提高视觉里程计的性能，使用深度网络和光流网络得到长序列一致的深度信息和密集光流信息，通过前后一致性误差进行精确的稀疏光流采样，由模型得分选择最优跟踪方式，并与深度信息对齐得到尺度一致的视觉里程计，结合传统方法的几何约束条件和深度网络的鲁棒性匹配，在多项误差评估指标中明显优于单纯的几何方法和端到端的深度学习方法，在并且通过实验证明该方法有效减少了尺度不一致和尺度漂移问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于改进人工蜂群算法的移动机器人路径规划方法

当前第 / 件

一种陶瓷化纳米纤维素增强全生物降解材料复合膜及其制备方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_20)

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