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文档简介

一种改进的RGB-DSLAM随着深度学习和计算机视觉领域的发展，RGB-D（ultaneousLocalztonandMapig）技术已成为室内三维重建的主流方法，其可以从摄像头中获取来自红外深度传感器的深度数据，在RGB图像和深度图像之间建立联系，从而快速且准确地构建室内三维模型。但是，由于室内环境的多变性和不确定性，RGB-DSAM一些挑战，例如光照变化，遮挡，物体卡壳等，并且在需要高精度和高RGB-DSAM室内空间三维重建方法具有很重要的意义，可以进一步提高系统的鲁棒性和精度。本文提出了一种改进的RGB-DSLAM室内空间三维重建方法，旨在解决传统RGB-DSLAM技术中存在的一些问题，并提高重建精度和鲁棒RGB-DSLAM方法主要包括以下三个方面：1）基于卷积神经2）3）分RGB-DSLAM方法在完成建模前，通常需要先对场景进行特深度学习方法。具体地，我们训练了一个类似于MaskR-CNN的实例分RGB图像进行处理，并将分割结果与深度图RGB-DSLAM方法中，由于图像中的光照变化和物体遮挡等最后，在具有遮挡和光照变化等复杂场景中，RGB-DSLAM方法容RGB-DSLAM室内空间三维重建方法，以应RGB-DSLAM方法中存在的一些问题。我们采用了基于卷积神经RGB-DSLAM地构建三维模型。这种方法具有广

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