detect slam运行

Detect-SLAM是一种将基于深度神经网络的目标检测器与SLAM系统相结合的方法。它建立在ORB-SLAM2的基础上，包括三个主要的并行线程：跟踪、局部映射和循环关闭。与ORB-SLAM2相比，Detect-SLAM引入了三个新的处理过程：移动物体去除、物体检测和SLAM增强检测器。在Detect-SLAM中，语义信息被用来消除SLAM中移动对象的负面影响。为了克服目标检测线程的延迟，提出了一种实时传播关键点运动概率的方法。此外，还构建了一个目标级的地图，其中包含了建图线程中检测到的所有静态对象的语义信息。整个系统的流程如图一所示。\[1\]\[2\]\[3\]

根据以上描述，Detect-SLAM的运行过程包括以下几个步骤：
1. 跟踪：使用ORB-SLAM2进行相机跟踪，获取相机的位姿信息。
2. 局部映射：建立局部地图，包括静态和动态物体。
3. 循环关闭：检测并闭合回环，提高地图的一致性和准确性。
4. 移动物体去除：通过移除移动物体，减少SLAM系统中移动物体的干扰。
5. 物体检测：使用深度神经网络进行物体检测，识别场景中的物体。
6. SLAM增强检测器：利用物体检测结果来增强SLAM系统的性能和效果。
7. 目标级地图建立：构建一个包含静态对象类和位置信息的目标级地图，用于语义信息的处理和分析。

综上所述，Detect-SLAM是一种结合了目标检测和SLAM的方法，通过引入物体检测和语义信息处理，提高了SLAM系统的性能和效果。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Detect-SLAM阅读笔记](https://blog.csdn.net/weixin_44368449/article/details/124999212)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [动态SLAM论文(3) — Detect-SLAM: Making Object Detection and SLAM Mutually Beneficial](https://blog.csdn.net/qq_41921826/article/details/131475579)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [[2018]Detect-SLAM_ Making Object Detection and SLAM Mutually Beneficial](https://blog.csdn.net/He3he3he/article/details/113590437)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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