10.16208/j.issn1000-7024.2020.02.035
基于深度学习的视觉SLAM回环检测方法
现今主要的视觉SLAM回环检测方法是基于人工标记特征点算法进行图像间匹配,在复杂环境下会出现准确率急速下降的问题.针对此问题,结合卷积神经网络和局部敏感哈希算法,提出一种基于深度学习的回环检测方法.基于回环检测中的图像相似性判断策略构建图像特征向量集,运用级联的余弦距离哈希函数进行回环检测.实验结果表明,该方法较传统方法有着更高的准确率与速率,更好满足了视觉SLAM系统对消除累计误差和实时性的要求.
同步定位与建图、回环检测、卷积神经网络、局部敏感哈希、图像特征提取
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TP242(自动化技术及设备)
国家重点研发计划基金项目 ;国家自然科学基金项目 ;重点产业共性关键技术创新专项基金项目 ;重庆市基础与前沿基金项目
2020-04-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
529-536