视觉前端和优化后端视觉里程计VO-根据相邻图像的信息估计处粗略的相机运动，给后端较好的估计值【一】特征提取与匹配：特征点法——运行稳定，对光照、动态物体不敏感主要问题：根据图像来估计相机运动特征点-路标-有代表性的点-图像信息的一种表达形式-在相机运动之后保持稳定-角点|边缘|区块仅灰度值：受光照、形变、物体材质的影响严重【×】SIFT\SURF\ORB——可重复性、可区别性、高效、局部特征点=关
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2024-01-19 22:54:40
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原文链接：什么是ORB关于Orb特征的获取：参考 最新版的OpenCV中新增加的ORB特征的使用ORB是是ORiented Brief 的简称，对Brief的特定性质进行了改进。ORB的描述在下面文章中： Ethan Rublee and Vincent...
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2015-12-03 15:45:00
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特征点法视觉里程计特征点提取与匹配经典 SLAM 模型中以位姿 路标（ Landmark ）来描述 SLAM 过程
• 路标是三维空间中固定不变的点，能够在特定位姿下观测到
• 数量充足，以实现良好的定位
• 较好的区分性，以实现数据关联
在视觉 SLAM 中，可利用图像特征点作为 SLAM 中的路标特征点是图像中具有代表性的部分；具有可重复性，可区别性，高效，本地的特点特征点的信息• 位置、大小
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2024-01-08 19:35:54
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前面的话VSLAM 是利用多视图几何理论，根据相机拍摄的图像信息对相机进行定位并同时构建周围环境地图。VSLAM 前端为视觉里程计和回环检测，相当于是对图像数据进行关联；后端是对前端输出的结果进行优化，利用滤波或非线性优化理论，得到最优的位姿估计和全局一致性地图。前面已经介绍主要分为两部分：首先是，VSLAM系列的总体概述：VSLAM的前端：视觉里程计和回环检测，和VSLAM中的后端优
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2022-09-30 11:41:49
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目录摘要模型构建读取数据集：CNN模型构建：模型结构：训练模型：结果对比分析：结束：摘要为解决采用 softmax 作为卷积神经网络分类器导致图形分类识别模型泛化能力的不足，不能较好适用图像分类等问题，本次博客使用SVM代替CNN网络的softmax分类层，即CNN提取特征后利用SVM进行分类。为了验证模型更改后的效果，本次在随机构建的垃圾分类数据集上做了一个简单的验证性实验。以验证SVM替换so
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2023-12-26 15:43:56
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殷琪林,王金伟.深度学习在图像处理领域中的应用综述[J].高教学刊,2018(09):72-741.特征表达/提取方法->特征学习图像特征是指图像的原始特性或属性，可以分为视觉特征或统计特征。视觉特征主要是人的视觉直觉感受的自然特征（图像的颜色、纹理和形状）；统计特征是指需要通过变换或测量才能得到的人为特征（频谱、直方图等）。常见特征提取方法：LBP算法（Local Binary Patte
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2024-03-13 10:32:37
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作者：小葡萄ORB-SLAM的一大创新点在于系统的所有模块都使用了同一种特征：ORB，这样构造的系统更加简单、稳健。本文首先介绍了原版的ORB特征，之后又介绍了ORB-SLAM对ORB特征的改进。相较与SIFT、SURF，ORB在CPU下就可以获得实时性能，并且具有尺度（一定的）、旋转不变性，而且提高了BRIEF描述子的抗噪能力。ORB的速度是SIFT的100倍，SURF的10倍。ORB: Ori
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2022-12-28 12:54:57
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# 特征提取用深度学习的SLAM
## 什么是SLAM？
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术是一种使移动机器人或设备能够在未知环境中实时创建地图，并同时定位自身位置的技术。SLAM广泛应用于无人驾驶、机器人导航等领域。传统的SLAM依赖于手工设计的特征提取方法，但近年来，深度学习技术的引入使得特征提取过程变得更加自动化和高效。
## 特
原创
2024-10-14 07:00:28
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简介 今天推荐一个有趣的项目pySLAM，该用项目用python实现SLAM、VO、关键帧、BA、特征匹配等功能。最重要的是该项目集成了多种近几年主流的深度学习特征点+描述子，该项目可以比较轻松的利用现有的深度学习特征测试SLAM/VO的性能。感兴趣的同学可以尝试下这个项目，关注本号后台回复pyslam查看源代码，另外博客地址[1]目前已支持下述特征检测器：FAST[2]Good features
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2022-10-11 19:56:54
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# 基于深度学习的SLAM特征点提取
在计算机视觉和机器人领域，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一项重要技术，允许机器人在未知环境中同时构建地图和定位自身。而特征点提取则是SLAM的核心步骤之一，深度学习技术的引入使得特征点提取变得更加高效和准确。本文将带你逐步了解如何实现基于深度学习的SLAM特征点提取。
## 1. 流程概述
下表总
「本文演示了使用OpenCV对两帧图像进行ORB特征提取和特征匹配，对程序中出现的知识点作了整理总结，一如往常在程序中作了非常详尽的注释」对两幅图像进行特征提取，可选的特征点种类有很多，不同的特征点计算方式和提取方式也各不相同。本案例中采用的是ORB特征点，其关键点是改进的FAST角点，改进之处在于计算了特征点的主方向进而增加了旋转不变特性；描述子采用的是改进的BRIEF描述子，改进之处在于使用了
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2022-09-30 11:39:51
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# Python 使用流光发和特征点法实现SLAM
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种同时进行定位和地图构建的技术，被广泛应用于自动驾驶、机器人导航等领域。Python作为一种简洁、易学的编程语言，也可以用来实现SLAM算法。本文将介绍如何使用Python结合流光发和特征点法实现SLAM。
## 流光发和特征点法
流光法是一种通过光流
原创
2024-02-26 05:52:51
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内容来源 从零开始搭二维激光SLAM --- 使用单线雷达实现LIO-SAM中的特征点提取将对LIO-SAM中特征点提取的部分进行二维激光雷达下的实现。先补充一点LIO-SAM的特征提取知识特征点提取一共分为如下三步：对激光点按线束分类按照激光雷达的线束模型，每一个线束称为一个scan，一帧线束组成一帧sweep，首先我们需要计算每个激光在激光雷计算激光点曲率 曲率的计算
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2024-04-19 16:56:45
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就目前视觉SLAM的引用来区分，分为基于特征法的和直接法的视觉SLAM。上一篇文章（https://zhuanlan.zhihu.com/p/108298657）中分析了特征法和直接法之间的对比关系。以下全篇均在分析基于视觉+IMU的视觉SLAM，即VINS。
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2022-12-28 15:12:51
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Nguyen, V., et al. (2007)."A comparison of line extraction algorithms using 2D range data for indoor mobile robotics." Autonomous Robots 23(2): 97-111
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2016-07-16 11:03:00
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LAS是一个做语音识别的经典seq2seq模型，主要分为三个部分Listen、Attention、SpellListenListen部分就是一个encoder。 输入声学特征向量，提取信息、消除噪声，输出向量。 encoder可以是RNN 也可以是CNN。比较常见的是先用CNN，再用RNN 还有一种趋势是使用Self-AttentionDown Sampling减少取样由于声音的采集通常都是很大数
SLAM的定义及用途：如它的名字所告诉我们的：即同时定位（Localization）与建图（Mapping）。应用场景一般多见于机器人导航，场景识别等任务。SLAM的主要过程：跟踪运动中的相机，估算出其在每个时刻的位置和姿态（用一个包含旋转和平移信息的变量来表示：矩阵或者向量），并将相机在不同时刻获取的图像帧融合重建成完整的三维地图。传统的SLAM可分为视觉前端和优化后端两大模块。视觉前端：视觉前
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2022-09-30 11:37:51
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2021-09-07 14:04:27
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为了使机器能够识别真实世界,摄像机姿态估计是一项关键的任务,它可以准确地估计机器在真实世界中的位置.视觉同时定位和建图(vSLAM)是最有前途的定位方法之一.它很简单,只需要一台摄像机来捕捉图像序列.利用一系列图像,VSLAM不仅能够估计摄像机的位置和姿态,还能重建三维场景.与激光雷达等其他传感器相比,成本要低得多,并且可以获得更多关于周围环境的数据.然而,vSLAM并不是特别鲁棒.
原创
2021-07-16 17:45:10
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1摘要本文提出了一种将单目视觉SLAM与基于深度学习的语义分割相结合的新方法.为了稳定运行,vSLAM需要静态对象上的特征点.在传统的vSLAM中,随机样本一致性(RANSAC) 用于选择那些特征点.然而,如果视图的主要部分被移动的对象占据,许多特征点变得不合适,并且RANSAC不能很好地执行.根据我们的经验研究,天空和汽车上的特征点通常会导致vSLAM中的错误.我们提出了一个新的框架,使用语义分
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2022-10-09 10:53:48
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