海上视觉SLAM测距方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了海上视觉SLAM测距方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：获取待测距视频；将待测距视频输入目标识别模型进行目标识别；对目标区域信息提取ORB特征，以得到目标特征点集合；选择关键帧，并提取关键帧对应的ORB特征，以得到新特征点集合；判断是否出现特征点跟踪失效；若是，根据新特征点集合结合目标特征点集合进行位姿估计和重投影误差优化；根据位姿信息以及GNSS信息进行目标测距，以得到测距结果；输出测距结果。通过实施本发明专利技术实施例的方法可实现对海上目标特征点提取优化，应对海洋环境动态变化和远景背景对特征点提取的干扰，提升同步定位与地图建立系统在海洋环境下的稳定性和精确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及测距方法，更具体地说是指海上视觉slam测距方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

1、随着自主导航无人侦察系统的不断发展，高精度的载体定位和目标测距成为工程测量过程中至关重要的一环，比如在海上目标测距的过程中。传统的主动式测距技术如激光测距、超声波测距和雷达测距，尽管在某些方面表现出色，但对环境的敏感度高、隐蔽性差，且无法有效识别目标类型，相比较之下视觉测距技术能够规避上述问题，并且通过获取丰富的图像信息，便于对目标种类进行准确识别。orb-slam（同时定位与地图构建，simultaneous localization and mapping）系统作为一种典型的视觉slam方法，在静态环境下表现出良好的准确性、稳定性和实时性。该系统主要由视觉跟踪、局部建图和闭环检测三个并行线程组成。

2、随着技术的进步，在orb-slam基础上进行了多方面的改进和扩展。例如，针对点线特征融合的slam方案、动态环境下的orb-slam2和vins-fusion系统的引入，都在不同场景中提升了系统的鲁棒性和适用性；而且，随着深度学习技术的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.海上视觉SLAM测距方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的海上视觉SLAM测距方法，其特征在于，所述目标识别模型是通过带有船舶标签的海上图像作为样本集训练YOLOv5网络所得的。

3.根据权利要求1所述的海上视觉SLAM测距方法，其特征在于，所述判断是否出现特征点跟踪失效之后，包括：

4.根据权利要求1所述的海上视觉SLAM测距方法，其特征在于，所述对所述目标区域信息提取ORB特征，以得到目标特征点集合，包括：

5.根据权利要求1所述的海上视觉SLAM测距方法，其特征在于，所述选择关键帧，并提取关键帧对应的ORB特征，以得到...

【技术特征摘要】

1.海上视觉slam测距方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的海上视觉slam测距方法，其特征在于，所述目标识别模型是通过带有船舶标签的海上图像作为样本集训练yolov5网络所得的。

3.根据权利要求1所述的海上视觉slam测距方法，其特征在于，所述判断是否出现特征点跟踪失效之后，包括：

4.根据权利要求1所述的海上视觉slam测距方法，其特征在于，所述对所述目标区域信息提取orb特征，以得到目标特征点集合，包括：

5.根据权利要求1所述的海上视觉slam测距方法，其特征在于，所述选择关键帧，并提取关键帧对应的orb特征，以得到新特征点集合，包括：

6.根据权利要求1所述的海上视觉sl...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈鹏，王梓沐，李修楠，罗丹，
申请(专利权)人：自然资源部第二海洋研究所，
类型：发明
国别省市：