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摘要
提出了一种基于椭球语义对象的RGB-D重定位方法。首先，在相机跟踪过程中，利用深度点云对观测对象进行单帧初始化，采用椭球体描述被观测的地图对象，通过对象共视图关联地图对象和相应的目标检测结果，以构建椭球对象级语义地图；然后，基于地图对象的位置进行相机重定位；最后，利用ICP(iterative closest point)点云配准算法优化相机位姿。OR10数据集测试表明，在词袋方法(bag-of-words, BoW)和随机蕨方法(random ferns, FERNS)表现较差的大视差环境下，该重定位方法仍能有较高的成功率，且算法运行时间与这2种方法相近。
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