【摘 要】
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针对Random Sample Consensus(RANSAC)在匹配误差剔除上具有处理的盲目性而导致算法效率相对较低的问题,提出一种新的用Progressive Sample Consensus(PROSAC)取代ORB-SLAM2
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61563035,61662044,61663027);江西省杰出青年人才项目(20171BCB23008);江西省研究生创新专项资金项目(YC2018-S072)
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针对Random Sample Consensus(RANSAC)在匹配误差剔除上具有处理的盲目性而导致算法效率相对较低的问题,提出一种新的用Progressive Sample Consensus(PROSAC)取代ORB-SLAM2中的RANSAC算法的室内视觉定位方法。与传统的ORB-SLAM2方法不同,本文采用PROSAC算法根据特征点的匹配质量进行高低排序,选取质量较高的匹配点对用于求取单应性矩阵H,以此完成对异常点的剔除,在图像匹配过程中大大减少迭代次数。再结合ORB-SLAM2,进行关键帧跟
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