公开(公告)号：CN110378345A

公开(公告)日：2019-10-25

申请号：CN201910481706.7

申请日：2019-06-04

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 李丹 ,  蔡述庭 ,  龙土志 ,  李翔宇

IPC: G06K9/34 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06T7/73

Abstract: 本发明公开了一种基于YOLACT实例分割模型的动态场景SLAM方法，首先采用YOLACT实例分割模型对当前帧图像进行实例分割处理，从而区分得到图像中的动态像素和静态像素；对于当前帧图像中的静态像素部分，提取出该部分的特征点；在提取的特征点的基础上选取关键帧；针对选出的关键帧再次剔除动态像素，留下静态像素构造地图，并进行地图初始化；对于剩余下来的静态像素区域，提取该区域的ORB特征点，更新关键帧；在关键帧之间进行特征点的匹配，利用OBR特征点更新局部地图；用局部集束调整优化关键帧的位姿；利用回环检测来优化位姿，更正漂移误差。本方法在动态场景下能快速识别出动态物体，并实时建图导航，具有广泛的应用场景。

公开(公告)号：CN110378345B

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN201910481706.7

申请日：2019-06-04

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 李丹 ,  蔡述庭 ,  龙土志 ,  李翔宇

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/46 ,  G06V10/75 ,  G06V10/74 ,  G06T7/73

Abstract: 本发明公开了一种基于YOLACT实例分割模型的动态场景SLAM方法，首先采用YOLACT实例分割模型对当前帧图像进行实例分割处理，从而区分得到图像中的动态像素和静态像素；对于当前帧图像中的静态像素部分，提取出该部分的特征点；在提取的特征点的基础上选取关键帧；针对选出的关键帧再次剔除动态像素，留下静态像素构造地图，并进行地图初始化；对于剩余下来的静态像素区域，提取该区域的ORB特征点，更新关键帧；在关键帧之间进行特征点的匹配，利用ORB特征点更新局部地图；用局部集束调整优化关键帧的位姿；利用回环检测来优化位姿，更正漂移误差。本方法在动态场景下能快速识别出动态物体，并实时建图导航，具有广泛的应用场景。

公开(公告)号：CN110378997A

公开(公告)日：2019-10-25

申请号：CN201910481714.1

申请日：2019-06-04

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 龙土志 ,  蔡述庭 ,  李丹 ,  杨家兵 ,  董海涛

IPC: G06T17/00 ,  G06T17/05

Abstract: 本发明公开了一种基于ORB-SLAM2的动态场景建图与定位方法，包括局部地图跟踪过程、动态像素剔除过程、稀疏映射过程、闭环检测过程以及构建八叉树地图过程；该方法具有动态像素剔除的功能，通过目标检测方法结合新关键帧的深度图像在相机的图像信息中快速检测到移动对象并在复杂的动态环境中构建一个干净的静态背景八叉树地图。

公开(公告)号：CN110889276A

公开(公告)日：2020-03-17

申请号：CN201911083955.7

申请日：2019-11-07

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 杨家兵 ,  高怀恩 ,  张学习 ,  龙土志 ,  董海涛

IPC: G06F40/211 ,  G06F16/951 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种复数融合特征提取指针式抽取三元组信息的方法、装置及计算机设备，包括以下步骤：S1：获取文本和对应三元组SPO标签；S2：训练获得每个字的字向量；S3：将文本中每个字按字向量输入网络中训练完成特征提取；S4：将提取好的特征输入到指针模型训练；S5：用训练好的模型抽取三元组SPO。本发明提供一种全新的模型抽取文本中的三元组，采用复数融合特征向量后，依次根据其主体S和客体P“指针”，训练指针网络模型，然后用训好的模型抽取出目标中所有三元组。

公开(公告)号：CN110889276B

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN201911083955.7

申请日：2019-11-07

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 杨家兵 ,  高怀恩 ,  张学习 ,  龙土志 ,  董海涛

IPC: G06F40/211 ,  G06F16/951 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种复数融合特征提取指针式抽取三元组信息的方法、装置及计算机设备，包括以下步骤：S1：获取文本和对应三元组SPO标签；S2：训练获得每个字的字向量；S3：将文本中每个字按字向量输入网络中训练完成特征提取；S4：将提取好的特征输入到指针模型训练；S5：用训练好的模型抽取三元组SPO。本发明提供一种全新的模型抽取文本中的三元组，采用复数融合特征向量后，依次根据其主体S和客体P“指针”，训练指针网络模型，然后用训好的模型抽取出目标中所有三元组。

公开(公告)号：CN110378997B

公开(公告)日：2023-01-20

申请号：CN201910481714.1

申请日：2019-06-04

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 龙土志 ,  蔡述庭 ,  李丹 ,  杨家兵 ,  董海涛

IPC: G06T17/00 ,  G06T17/05

Abstract: 本发明公开了一种基于ORB‑SLAM2的动态场景建图与定位方法，包括局部地图跟踪过程、动态像素剔除过程、稀疏映射过程、闭环检测过程以及构建八叉树地图过程；该方法具有动态像素剔除的功能，通过目标检测方法结合新关键帧的深度图像在相机的图像信息中快速检测到移动对象并在复杂的动态环境中构建一个干净的静态背景八叉树地图。