A dynamic SLAM algorithm based on improved YOLOv9S

2025-08-09

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PRE

AI

DOI：10.1016/j.asoc.2025.113700

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摘要

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• 增强型YOLOv9-S，采用两种新型模块以在动态环境中实现更好的检测效果。 • SLAM框架，集成了改进后的YOLOv9-S与前景分离技术。 • 该方法的准确性已在TUM数据集上得到验证，并在实际场景中构建了密集点云。

Keyword:

YOLOv9-S

SLAM

foreground separation

dynamic environments

dense point clouds