集成RGB-D语义分割网络的室内语义地图构建

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摘 要：针对传统视觉SLAM准确度低、实时性差、缺乏语义的问题，提出一种全新的RGB-D语义分割网络，利用室内场景中受光照等条件影响较小的深度信息来提高分割的准确性，并且设计了轻量级多尺度残差模块（MRAM）和空间金字塔池化模块（ASPP）来轻量化分割网络、提高分割的精度。首先输入的图像序列进入ORB-SLAM2网络进行关键帧筛选，之后关键帧送入语义分割网络得到二维语义标签，再将二维语义信息映射到三维点云空间，最后使用贝叶斯算法更新三维地图得到全局一致的三维点云语义地图。（剩余16308字）

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