32、公路遗弃物体检测与视觉惯性SLAM动态噪声优化

公路遗弃物体检测与视觉惯性SLAM动态噪声优化

在计算机视觉和机器人领域，公路遗弃物体检测以及视觉惯性同步定位与地图构建（SLAM）中的动态噪声处理是两个重要的研究方向。前者对于保障公路交通安全至关重要，后者则是实现机器人自主导航和环境感知的关键技术。下面将详细介绍相关的技术原理、算法以及实验结果。

公路遗弃物体检测

• 高斯混合模型（GMM）基础
  • 像素类型判断 ：通过公式 (B = \arg \min_{b} \left{ \sum_{i=1}^{b} \omega_{i,t} > T \right}) 确定背景分布数量 (B)。当判断像素类型时，若像素与 (B) 个高斯分布中的任何一个匹配，则认为是背景；否则为前景。
  • 模型参数更新 ：当像素与第 (i) 个模型匹配时，参数更新公式如下：
    • (\omega_{i,t} = (1 - \alpha)\omega_{i,t - 1} + \alpha \left( M_{i,j} \right))
    • (\mu_{j,t} = (1 - \rho)\mu_{j,t - 1} + \rho X_{i,t})
    • (\sigma_{i,t}^{2} = (1 - \rho)\sigma_{i,t - 1}^{2} + \rho \left( X_{i,t} - \mu_{i,t} \right)^{T} \left( X_{i,t} - \mu_{i,t} \right)) <