[發明專利]基于ORBSLAM的智能巡防巡檢管理方法

在審

• 申請號: 201710972510.9
• 申請日: 2017-10-18
• 公開（公告）號: CN107657640A
• 公開（公告）日: 2018-02-02
• 發明（設計）人: 董凌云
• 申請（專利權）人: 南京大典科技有限公司
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73;G01C21/20
• 代理公司: 江蘇圣典律師事務所32237
• 代理人: 賀翔,徐曉鷺

1.基于ORB SLAM的智能巡防巡檢管理方法，其特征在于，所述方法以移動設備終端上的圖像采集裝置作為單目SLAM的圖像采集點，采用ORB算法建立巡防巡檢地圖；再采用移動設備終端上的圖像采集裝置進行巡防巡檢，最終形成巡防巡檢日志。

2.根據權利要求1所述的基于ORB SLAM的智能巡防巡檢管理方法，其特征在于，所述方法具體包括：

步驟一，采用移動設備終端上的圖像采集裝置作為單目SLAM的圖像采集點，進行地圖初始化，形成局部地圖，估計攝像機姿態并校準初始的三維點云；

步驟二，采用運動模型、關鍵幀模型或者重定位模型跟蹤初始地圖，對攝像機姿態進行優化以及重新確定三維點云；

步驟三，跟蹤成功以后，更新運動模型，更新當前關鍵幀與其它關鍵幀之間的特征點匹配關系，并利用三角法生成新的三維點云；

步驟四，利用優化方法在局部和全局調整位姿，或者利用閉環檢測loop closure來優化位姿；

步驟五，再采用移動設備終端上的圖像采集裝置進行巡防巡檢，最終形成巡防巡檢日志；將巡防巡檢過程中的實時定位與軌跡信息的保存與上傳。

3.根據權利要求2所述的基于ORB SLAM的智能巡防巡檢管理方法，其特征在于，所述步驟二中的運動模型、關鍵幀模型或者重定位模型、關鍵幀模型或者重定位模型具體為：

運動模型為：提取當前幀的ORB特征，根據上一幀進行姿態估計，或者進行通過全局重定位初始化位姿，跟蹤已經建立的局部地圖，優化位姿，確定關鍵幀；

關鍵幀模型為：首先，計算當前幀的bag of words BoW，并設定初始位姿為上一幀的位姿；其次，根據位姿和BoW詞典來尋找特征匹配；最后，利用匹配的特征優化位姿；

驗證最近生成的地圖點并進行篩選，然后使用局部捆集調整Local BA，生成新的地圖點，最后再對插入的關鍵幀進行篩選，去除多余的關鍵幀。

4.根據權利要求2所述的基于ORB SLAM的智能巡防巡檢管理方法，其特征在于，如果運動模型與關鍵幀模型跟蹤失敗，則對全局進行重定位；具體做法為：

首先，計算當前幀的BoW向量，其次，利用BoW詞典選取若干關鍵幀作為備選；再次，尋找有足夠多的特征點匹配的關鍵幀；最后，利用特征點匹配迭代求解位姿，如果存在某一關鍵幀有足夠多的特征點匹配，那么選取該關鍵幀優化出的位姿。

5.根據權利要求2所述的基于ORB SLAM的智能巡防巡檢管理方法，其特征在于，所述巡防巡檢日志包括包含關鍵幀、3D地圖點、BoW向量、共視圖、生長樹信息。