[发明专利]一种基于深度学习的移动平台导航方法和装置有效
| 申请号： | 201710720505.9 | 申请日： | 2017-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN107610235B | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 廖瑜;梁斌焱;王燕波;张科;王妍;邓涛 | 申请（专利权）人： | 北京精密机电控制设备研究所 |
| 主分类号： | G06T19/00 | 分类号： | G06T19/00;G06K9/00;G06K9/66 |
| 代理公司： | 中国航天科技专利中心 11009 | 代理人： | 范晓毅 |
| 地址： | 100076 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的移动平台导航方法和装置，其中，所述方法包括：根据接收到的第一运动指令，控制移动平台从起始点开始向目标点运动；通过设置在所述移动平台上的拍摄装置，对移动平台的周围场景进行实时拍摄，得到实时场景图像；将实时场景图像与基于深度学习得到的样本场景图像库中的样本场景图像进行特征匹配，得到匹配样本场景图像；确定与匹配样本场景图像相匹配的第二运动指令；根据第二运动指令，对移动平台的运动过程进行实时调整，直至移动平台运动至所述目标点。通过本发明解决了现有的SLAM算法存在的设备成本高、计算量大和应用场景受限的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 移动 平台 导航 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的移动平台导航方法，其特征在于，包括：根据接收到的第一运动指令，控制移动平台从起始点开始向目标点运动；通过设置在所述移动平台上的拍摄装置，对所述移动平台的周围场景进行实时拍摄，得到实时场景图像；将所述实时场景图像与基于深度学习得到的样本场景图像库中的样本场景图像进行特征匹配，得到匹配样本场景图像；确定与所述匹配样本场景图像相匹配的第二运动指令；根据所述第二运动指令，对所述移动平台的运动过程进行实时调整，直至所述移动平台运动至所述目标点。
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