一种基于自编码网络的视觉回环检测方法

    公开(公告)号:CN112419317A

    公开(公告)日:2021-02-26

    申请号:CN202011472443.2

    申请日:2020-12-15

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 一种基于自编码网络的视觉回环检测方法,包括:1、获取一张图像;2、计算该图像的记忆性得分,与设定的记忆性得分阈值进行比较,确定是否保留该图像,确定关键帧;3、将筛选出的关键帧输入到已经训练好的卷积自编码网络中,获取降噪后的GIST全局特征f;4、从特征数据库中取出一个特征fpre,计算fpre与f这俩特征向量的余弦相似度,与设定相似度的阈值为进行比较,确定该帧是否为候选帧,进行回环验证;5、在回环验证阶段,在完成空间一致性验证前提下,进行时间一致性验证,连续运动过程中一张图像满足回环条件,成为回环候选帧,则在某个时间范围内,获取的关键帧必须都成为候选帧,满足上述条件才可最终确定回环的出现。

    一种基于自编码网络的视觉回环检测方法

    公开(公告)号:CN112419317B

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202011472443.2

    申请日:2020-12-15

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 一种基于自编码网络的视觉回环检测方法,包括:1、获取一张图像;2、计算该图像的记忆性得分,与设定的记忆性得分阈值进行比较,确定是否保留该图像,确定关键帧;3、将筛选出的关键帧输入到已经训练好的卷积自编码网络中,获取降噪后的GIST全局特征f;4、从特征数据库中取出一个特征fpre,计算fpre与f这俩特征向量的余弦相似度,与设定相似度的阈值为进行比较,确定该帧是否为候选帧,进行回环验证;5、在回环验证阶段,在完成空间一致性验证前提下,进行时间一致性验证,连续运动过程中一张图像满足回环条件,成为回环候选帧,则在某个时间范围内,获取的关键帧必须都成为候选帧,满足上(56)对比文件Mathieu Labbé等.Online global loopclosure detection for large-scale multi-session graph-based SLAM《.2014 IEEE/RSJInternational Conference on IntelligentRobots and Systems》.2014,2661-2666.

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