【摘 要】
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本文将图像语义分割与即时定位与地图构建(SLAM)技术相结合构建环境的3维语义地图.输入的图像序列经过ORB-SLAM进行关键帧筛选.提出了一种基于DeepLab算法改进的图像语义分割
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院; 东北大学机器人科学与工程学院; 北京科技大学计算机与通信工程学院;
【基金项目】
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“十三五”装备预研共用技术和领域基金(41412050202);辽宁省自然科学基金(20180520040);中央高校基本科研业务费专项资金(N172608005,N182608004);国家重点研发计划(2017YFC0805000/5005,2017YFB1301103)
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本文将图像语义分割与即时定位与地图构建(SLAM)技术相结合构建环境的3维语义地图.输入的图像序列经过ORB-SLAM进行关键帧筛选.提出了一种基于DeepLab算法改进的图像语义分割方法.在卷积网络的最后一层后面引入上采样卷积层,改善双线性插值过于粗糙的问题.关键帧的深度图作为门控信号控制不同卷积操作的选择,从而在对远处的物体保持细节的同时对近处的物体保持较大视野.然后,对齐分割后的图像与深度图,利用相邻关键帧之间的空间对应关系构建3维稠密语义地图.实验结果表明,对于室内和室外场景,本文算法可以实现准确的语义分割,反投影到3维空间中也能形成效果良好的语义地图;与当前大多数基于DeepLab与反卷积算法的方法相比,本文算法可以得到更好的语义地图.
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