一种动态场景下基于特征强化与运动判断的SLAM算法、存储介质及设备

本发明属于同步定位与地图创建技术领域，具体涉及一种动态场景下基于特征强化与运动判断的SLAM算法，应用了特征强化实例分割网络FENET，包括下列步骤：步骤S1、采集图像信息，并通过模糊特征恢复模块实现对动态模糊物体的特征恢复；步骤S2、基于强化特征识别机制引导模型聚焦物体的关键特征，识别潜在动态物体；步骤S3、联合几何约束估计相机自身位姿，并对物体运动做出判断从而剔除动态物体。本发明能够从模糊图像中重建和恢复丢失的特征信息，大幅提升了系统对动态物体的识别精度，大幅提升动态物体的识别准确率，避免将静态特征误判。