【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能的，涉及一种基于优化角点筛选路面点的单目视觉里程计尺度恢复方法。
技术介绍
1、单目视觉里程计是一种基于单个摄像头拍摄图像进行相机运动估计的技术，在自动驾驶、场景重建等方面有重要意义，由于其成本较低，安装较简便，目前被广泛用于服务机器人与车辆，但单目视觉里程计估计的运动没有尺度(单位)，无法反映真实的运动，需要进行尺度恢复操作，才能用于实际的里程测量。
2、现有的尺度恢复算法主要有以下几种：
3、1.基于几何的方法：包含基于路面约束，基于深度约束等方法的路面点选择，进而根据路面特征点与相机高度进行尺度恢复，优点在于可以运用在一般场景，但易受到角点提取的影响，如在光照等出现问题时，角点无法准确提取，进而导致尺度恢复错误。
4、2.基于模型的端到端方法：采用深度学习进行运动估计的端到端学习，进而应用于一般情况的运动估计，优点是端到端，无需进行中间处理，使用方便；缺点是需要大量数据，训练时间长，泛化能力不强，面对训练中未涉及的新场景效果会大幅度下降到不可用的程度。
5、3....
【技术保护点】
1.一种基于优化角点筛选路面点的单目视觉里程计尺度恢复方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于优化角点筛选路面点的单目视觉里程计尺度恢复方法，其特征在于：在所述步骤三中，将各帧图像对应的尺度参数均放入尺度队列，计算尺度队列的方差，设定方差阈值，当方差大于阈值时，采用sigma＝3的高斯滤波与中值滤波进行混合滤波得到最优的尺度参数；当方差小于阈值时，采用sigma＝2的高斯滤波与中值滤波进行混合滤波进行最优的尺度参数。
3.根据权利要求2所述的基于优化角点筛选路面点的单目视觉里程计尺度恢复方法，其特征在于：在计算尺度队列的方差...
【技术特征摘要】
1.一种基于优化角点筛选路面点的单目视觉里程计尺度恢复方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于优化角点筛选路面点的单目视觉里程计尺度恢复方法，其特征在于：在所述步骤三中，将各帧图像对应的尺度参数均放入尺度队列，计算尺度队列的方差，设定方差阈值，当方差大于阈值时，采用sigma＝3的高斯滤波与中值滤波进行混合滤波得到最优的尺度参数；当方差小于阈值时，采用sigma＝2的高斯滤波与中值滤波进行混合滤波进行最优的尺度参数。
3.根据权利要求2所述的基于优化角点筛选路面点的单目视觉里程计尺度恢复方法，其特征在于：在计算尺度队列的方差时，从当前帧图像对应的尺寸参数向前依次选择五个尺寸参数进...
【专利技术属性】
技术研发人员：张会，吴志扬，安康，上官倩芡，刘翔鹏，宋亚庆，
申请(专利权)人：上海师范大学，
类型：发明
国别省市：
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