动态场景下基于轻量化YOLOv5n的SLAM算法

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摘 要：针对传统的视觉SLAM在运行环境中易受运动物体影响而导致位姿估计精度低的问题，提出一种基于目标检测的动态视觉SLAM算法。选择YOLOv5n作为动态物体检测的主干网络，利用Ghost模块和无参数的SimAM注意力机制对模型进行轻量化改进。使用改进的模型作为目标检测算法，把检测到的物体分类，剔除动态特征点，使用静态特征点进行匹配和位姿估计。（剩余10030字）

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