作者：胡美玉; 张云洲; 秦操; 刘桐伯语义地图语义分割深度卷积神经网络deeplab算法
摘要：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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