一种基于深度学习之目标检测的视觉SLAM方法

    公开(公告)号:CN112884835A

    公开(公告)日:2021-06-01

    申请号:CN202010978338.X

    申请日:2020-09-17

    Abstract: 一种基于深度学习之目标检测的视觉SLAM方法,涉及计算机视觉传感技术领域。本发明首先通过视觉传感器采集图像,并对采集的图像进行特征提取和目标检测,得到提取的特征点与目标检测的边界框结果;根据提取的特征点与目标检测的边界框结果,并且通过建立动态对象概率模型,发现且剔除动态特征点,创建出初始化地图;将所述初始化地图继续依次序进行跟踪、局部建图以及回环检测过程,从而在动态场景下构建出准确的三维地图,最终实现面向动态场景的基于深度学习之目标检测的视觉SLAM。本发明提高了动态场景下视觉SLAM的位姿解算和轨迹评估的精度,且精度优于现有的方法,解决了传统视觉SLAM无法有效地应对动态场景的问题。

    一种基于深度学习之语义分割的视觉SLAM方法

    公开(公告)号:CN112132897A

    公开(公告)日:2020-12-25

    申请号:CN202010978343.0

    申请日:2020-09-17

    Abstract: 一种基于深度学习之语义分割的视觉SLAM方法,涉及计算机视觉传感的技术领域。本发明通过RGB‑D深度相机采集图像,进行特征提取和语义分割,得到提取的ORB特征点与像素级语义分割结果;通过基于多视图几何动静点检测算法,检测出运动物体对象,删除ORB特征点;执行初始化建图:顺次执行跟踪、局部建图以及回环检测线程,根据关键帧位姿和静态背景修复技术获得的合成图像,构造出静态场景的八叉树三维点云地图,最终实现面向动态场景的基于深度学习之语义分割的视觉SLAM方法。本发明提高了动态场景下视觉SLAM的相机位姿估计和轨迹评估的精度,增强了动态场景下传统视觉SLAM系统性能的鲁棒性、稳定性以及精确性。

    一种无人机尾翼折叠结构

    公开(公告)号:CN210681134U

    公开(公告)日:2020-06-05

    申请号:CN201921762953.6

    申请日:2019-10-21

    Abstract: 本实用新型公开了一种无人机尾翼折叠结构,包括机头、机身、竖直尾翼、水平尾翼以及机翼,本实用新型通过水平尾翼的结构设计尾翼折叠,水平尾翼本体设计的尾翼,可以抵抗机身首端的空气阻力,并且在其阻力下不会回折,大大提高无人机的飞行和控制的稳定性,通过挡杆的折叠方向保证其不会与弹射轨道碰撞,同时利用挡轴将水平尾翼本体给固定在机身内,避免水平尾翼本体弹出与弹射轨道碰撞,保护了无人机以及弹射轨道,设有的锁头,可以将竖直尾翼本体固定在机身上,避免回折导致无人机飞行不稳定,同时设有的解锁按钮,使得锁头能方便快捷的与机身分离,方便竖直尾翼本体回折至机身内,方便如军用无人机来减小存放占地面积同时对尾翼进行收纳保护。

    一种无人机投放机构
    10.
    实用新型

    公开(公告)号:CN210681163U

    公开(公告)日:2020-06-05

    申请号:CN201921762958.9

    申请日:2019-10-21

    Abstract: 本实用新型公开了一种无人机投放机构,包括悬挂架,所述悬挂架上设有悬挂口,所述悬挂架前后两侧对称设有两个固定板,两个所述固定板均与悬挂架固定连接,两个所述固定板上均对称设有两个通孔,所述悬挂口上侧设有圆形块,所述圆形块下端面设有助投结构,所述圆形块两侧中心对称设有两个插销,两个所述插销相互背离的一端均贯穿通孔,所述圆形块上设有控制两个插销的传动机构,所述圆形块上侧固定设有电动装置,所述电动装置输出端与圆形块同轴固定连接。本实用新型悬挂的稳定性较高,同时投放操作效率高,而且投放时具有助力作用,避免物资脱钩失败的事故。

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