一种融合目标检测与图像划分的视觉SLAM方法

本发明公开一种融合目标检测与图像划分的视觉SLAM方法，使用目标检测模块检测图像中的目标区域，同时提取图像中所有特征点，利用目标区域来框选图像的特征点；通过对极约束计算框选特征点的极线值，做特征点整体移动性检测，判断框选特征点的动静态情况，并将动态特征点剔除，保留静态特征点；通过跟踪模块实施初步位姿求解，并基于静态特征点实施局部地图构建，实施地图点聚类，即将静态特征点进行聚类，划分为若干个簇类；保留特征点质量高的部分簇类，并找到其在图像中的对应区域；在后续的图像中，通过LK光流跟踪相应区域，且仅对该区域进行特征提取；最后，实施精确高效的位姿优化。本发明显著提升视觉SLAM算法运行的实时性，及其在动态场景中的位姿求解精度。