基于深度学习的视觉SLAM三维重建系统

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基于深度学习的视觉SLAM三维重建系统

仪器科学与光电工程学院

作品介绍

当前，许多应用对三维重建有迫切需求，传统三维重建面临挑战，视觉SLAM和深度学习不断发展。本项目融合视觉SLAM和惯导，并基于深度学习构建前端后端网络。前端用深度估计模型代替深度相机，估计深度；后端用三维点云分割模型实现语义分割，还加入了点云滤波优化技术，实现下采样、去噪、表面重建；能重建基于语义标签的稠密三维点云地图。本文创新性地实现视觉SLAM+惯导+深度学习，并进行了系统实验，验证了可行性。

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