改进特征匹配的ORB-SLAM稠密建图算法

对于同步定位与建图(SLAM)中主流的特征点法,特征匹配是估计相机运动的关键,然而在特征匹配过程中存在图像特征的局部特性、误匹配等问题,成为视觉SLAM的瓶颈。此外,特征点法生成的稀疏地图只能用于定位,无法满足更高层次的需求。针对ORB-SLAM3中ORB特征点匹配效率低且未能生成稠密地图的问题,提出一种改进的ORB-GMS匹配策略并在ORB-SLAM3系统中加入稠密点云构建线程来实现稠密建图。将运动平滑性约束作为特征点运动统计的方法,通过比较特征点邻域内的匹配数量和阈值快速判断当前匹配是否正确,将图片网格化并快速计算网格内特征点的匹配数量,进行相机的位姿估计。根据关键帧与相应位姿构建稠密点云地图,采用外点去除滤波和体素网格滤波减小点云规模。在TUM的RGB-D数据集上的实验结果表明,与ORB-SLAM3相比,该算法可以减少约50%的匹配耗时,同时在匹配数量上平均提升60%,定位平均误差降低32%。此外,与稀疏地图相比,该方法生成易于2次加工的稠密点云地图,扩大算法的应用场景。

开展留学生解剖学教学的体会

随着经济全球化趋势的不断发展，高等教育国际化形势也日益突出。教育国际化为我国高等教育带来了新的机遇和挑战，高等教育国际化也是高校生存与持续发展的重要根基和不竭动力。为适应高等教育发展的形势，加强与国际医学教育领域的交流，本院于2008年3月招收了首批来自巴基斯坦、印度等国家的五年制临床医学专业留学生100余人，本教研室率先承担了人体解剖学的教学任务，经过一年来的教学实践，达到了预期的成效，并受到了有关方面和专家的一致好评。