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基于双模型融合的视觉前端导航算法
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作者 伍雅嘉 张俊然 +2 位作者 杨康 罗昌宇 蒋舒颖 《计算机工程与设计》 北大核心 2026年第1期1-9,共9页
针对视觉惯性导航系统中的视觉前端算法在复杂环境下存在特征提取与匹配不稳定、动态特征干扰,提出了一种融合双模型的视觉前端算法。该方法利用YOLOPoint解决动态特征干扰,并提取稳定特征点。利用LightGlue融合特征点位置信息解决不稳... 针对视觉惯性导航系统中的视觉前端算法在复杂环境下存在特征提取与匹配不稳定、动态特征干扰,提出了一种融合双模型的视觉前端算法。该方法利用YOLOPoint解决动态特征干扰,并提取稳定特征点。利用LightGlue融合特征点位置信息解决不稳定的特征匹配。实验结果表明,该方法在复杂环境中的稳定性与精度得到显著提升。在EUROC、VIODE和自建动态数据集评估时,APE(RMSE)为0.072 m、0.190 m和0.191 m,较VINS-Momo提升了29%、88%和46%。 展开更多
关键词 视觉惯性导航 双模型 动态特征 YOLOPoint模型 superpoint模型 特征提取 LightGlue模型 特征匹配
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