dynaslam如何将多视图几何得到的动态信息与深度学习的掩码信息结合的

DynSLAM方法将多视图几何（multi-view geometry）和深度学习的掩码信息结合起来，以获取动态信息。下面是DynSLAM如何实现这一结合的简要描述：

1. 多视图几何：DynSLAM利用多视图几何的方法，通过匹配和三角化相邻帧之间的特征点或特征区域，来估计相机位姿和场景的几何结构。这些几何信息包括点云和平面结构等。

2. 深度学习掩码：使用深度学习技术，DynSLAM可以生成动态物体的掩码信息。这些掩码可以通过在训练阶段使用标记了动态物体的数据集进行训练得到，或者使用现有的语义分割模型进行预测得到。

3. 动态信息融合：DynSLAM通过将多视图几何得到的点云和平面结构与深度学习的掩码信息进行融合，实现对动态物体的建模。具体来说，DynSLAM使用掩码信息来标记点云中属于动态物体的点，并且通过平面结构的分割来推断出属于静态场景的区域。这样就能够将动态物体与静态背景进行区分，并将其建模成两个不同的部分。

通过将多视图几何和深度学习掩码信息结合起来，DynSLAM能够同时重建静态场景和动态物体，从而实现更完整和准确的场景重建。这种融合的方法使得DynSLAM在处理复杂场景中的动态物体时表现出更好的鲁棒性和精度。