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摘要
针对现有特征点提取方法中特征点提取结果冗余且均匀性差，导致SLAM定位精度及计算效率低的问题，提出了一种面向视觉SLAM的快速均匀特征点提取方法。在该算法的特征点提取部分，创新性地根据目标特征点提取数量对图像进行网格划分，使得特征点均匀分布在整幅图像中。同时，提出了一种兼顾全局和局部信息的均匀性评价标准，更符合视觉SLAM对特征点分布的要求。在NVIDIA Jetson TX2嵌入式平台上进行了实验验证，实验结果表明，新提出的特征点提取方法降低了特征信息冗余及特征信息缺失的概率，提升了SLAM定位精度，在计算资源有限的平台上具有实际应用价值。
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