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基于DeepLabv3+_SLAM的動態(tài)對象檢測方法

發(fā)明專利有效專利
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    CN202110804957.1
  • IPC分類號：G06T7/215;G06K9/62;G06N3/00;G06T3/40
  • 申請日期：
    2021-07-16
  • 申請人：
    重慶郵電大學(xué)
著錄項信息
專利名稱基于DeepLabv3+_SLAM的動態(tài)對象檢測方法
申請?zhí)?/td>CN202110804957.1申請日期2021-07-16
法律狀態(tài)公開申報國家中國
公開/公告日2021-11-12公開/公告號CN113643322A
優(yōu)先權(quán)暫無優(yōu)先權(quán)號暫無
主分類號G06T7/215IPC分類號G;0;6;T;7;/;2;1;5;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;0;;;G;0;6;T;3;/;4;0查看分類表>
申請人重慶郵電大學(xué)申請人地址
重慶市南岸區(qū)南山街道崇文路2號 變更 專利地址、主體等相關(guān)變化，請及時變更，防止失效
權(quán)利人重慶郵電大學(xué)當(dāng)前權(quán)利人重慶郵電大學(xué)
發(fā)明人胡章芳;趙江;歐俊雄
代理機構(gòu)重慶市恒信知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司代理人李金蓉
摘要
本發(fā)明公開了一種基于DeepLabv3+_SLAM的動態(tài)對象檢測方法，該方法包括步驟：S1，對采集的圖像序列進行關(guān)鍵幀的篩選；S2，利用DeepLabv3+算法結(jié)合上下文信息分割出潛在的先驗動態(tài)對象；S3，采用多視圖幾何的方法，依據(jù)相鄰關(guān)鍵幀檢測圖像中物體的運動狀態(tài)信息，判斷其是否為動態(tài)對象；S4，利用新蟻群策略，通過最優(yōu)路徑找到所有的動態(tài)特征點所在組，避免遍歷所有特征點；S5，融合物體的先驗信息和運動狀態(tài)信息檢測其是否為動態(tài)對象并進行剔除。通過在公共數(shù)據(jù)集PASCAL VOC2012和TUM上分別進行實驗，并與近幾年的相關(guān)文獻相比，結(jié)果均表明該發(fā)明能夠有效檢測到環(huán)境中的動態(tài)對象，減少其對系統(tǒng)的影響。

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