基于RGB-D数据的高动态环境下的非参数统计和聚类方法

非参数统计和聚类在高动态环境下的 RGB-D 数据处理方法 本文提出了一种基于非参数统计和聚类的方法来处理高动态环境下的 RGB-D 数据，以实现dense visual odometry（DVO）。该方法通过对多帧图像的残差计算来检测动态对象，然后使用场景聚类模型和非参数统计模型来获取加权的聚类残差。最后，将运动分割标签和聚类权重添加到能量函数优化中，以实现dense visual odometry。 具体来说，本方法包括以下几个步骤： 1. 多帧残差计算：计算多帧图像之间的残差，以检测动态对象。 2. 场景聚类模型：使用聚类算法对场景进行聚类，以区分静态对象和动态对象。 3. 非参数统计模型：使用非参数统计模型来描述聚类残差，以获得加权的聚类残差。 4. 能量函数优化：将运动分割标签和聚类权重添加到能量函数优化中，以实现dense visual odometry。 该方法的优点是可以处理高动态环境下的 RGB-D 数据，检测动态对象，并实现dense visual odometry。该方法的应用前景包括机器人视觉、自动驾驶、 aumented reality 等领域。 在高动态环境下，dense visual odometry 是一个具有挑战性的问题，特别是在有动态对象存在的情况下。本方法通过使用非参数统计和聚类模型来处理 RGB-D 数据，实现了dense visual odometry，解决了该问题。 在该方法中，多帧残差计算是检测动态对象的关键步骤。该步骤可以检测出动态对象，并将其与静态对象区分开来。然后，场景聚类模型和非参数统计模型可以对聚类残差进行加权，以获得更加准确的结果。 本方法的优点是可以处理高动态环境下的 RGB-D 数据，检测动态对象，并实现dense visual odometry。该方法的应用前景包括机器人视觉、自动驾驶、 aumented reality 等领域。 本方法是一种有效的解决方案，能够处理高动态环境下的 RGB-D 数据，检测动态对象，并实现dense visual odometry。