公开(公告)号：CN118135017A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410275903.4

申请日：2024-03-12

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 夏琳琳 ,  阮恒 ,  杜官峰 ,  伊琳娜

IPC: G06T7/73 ,  G06T5/90 ,  G06T17/05 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种集成双分支超分网络的偏振同步定位与建图方法。本发明所采用的方法包括如下步骤：首先构建基于深度学习的超分网络，解析并输出与图像特征相对应的高频偏振信息；其次利用直接法视觉里程计计算相机运动，结合高频偏振图，优化相机位姿；进一步集成PatchMatch初始化深度图与分焦平面型偏振成像系统捕获的目标相位角图，实现偏振方位角消歧；最后，在双视图迭代框架内获得用于稠密点云恢复的优化深度图，最终实现以偏振特性作为约束条件的SLAM(同步定位与建图)稠密地图重建。本发明实现了深度学习辅助的偏振SLAM模式设计，可显著提高所建环境地图的完整度，并在一定程度上提高组合系统的定位定向精度。