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动态场景下的视觉SLAM分析目录TOC\o"1-3"\h\u30402动态场景下的视觉SLAM分析 )在没有先验的情况下（事先不指定运动物体的类别），如果，则认为该物体是动态的，需要对该物体上的特征点进行过滤；否则，则认为该物体是静态的，可以用于后续的跟踪以及地图构建任务。1.4基于语义和光流约束的动态SLAM算法因此，本文基于ORB-SLAM2，提出基于语义和光流约束下的动态SLAM算法，算法流程如图1.5所示。与ORB-SLAM2算法类似，首先提取当前帧的ORB特征，同时通过语义分割网络得到物体的掩码。之后，采用多视角几何方法初步过滤当前帧中不符合极线约束的特征点。之后，通过滑动窗口法，计算出当前帧和5帧前的稠密光流。结合语义分割与光流，得到物体的动态概率。本图中，人的动态概率为0.971，显示器的动态概率为0.047，椅子的动态概率为0.014。因为人的动态概率大于阈值0.5，确定人是动态物体。对人身上的特征点也进行过滤，得到最终的静态特征点。图1.5基于语义和光流的动态点过滤算法

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