IEEE Access 2022 | 动态场景中基于改进的DeepLabv3+的语义SLAM

2022年1月13日接收,2022年2月20日接受,发布日期2022年2月24日,当前版本日期2022年3月2日。Digital Object Identifier 10.1109/ACCESS.2022.3154086

标题:Semantic SLAM Based on Improvement DeepLabv3+ in Dynamic Scenarios

作者:胡张芳,江赵, 罗元, 欧俊雄 重庆邮电大学光电信息传感与技术重点实验室, 重庆 400065 通讯作者: 赵江 ([email protected])中国青年学者基金 61703067 和 61803058 基金,部分由国家自然科学基金 51775076 和 61801061 基金资助。

链接:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=9721010

翻译:幸运的石头

期刊:IEEE Access 2022

摘要

同步定位与建图(SLAM)在人工智能领域发挥着不可替代的作用。传统的视觉 SLAM 算法在静态环境下是稳定的,但在动态场景下鲁棒性和准确性较低,影响了其定位精度。为了解决这个问题,提出了一种结合了ORB-SLAM3、语义分割线程和几何线程的语义SLAM系统ÿ

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转载自blog.csdn.net/Yong_Qi2015/article/details/124263779
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