[发明专利]回环检测方法、装置、终端设备和可读存储介质

说明书

本申请实施例提供一种回环检测方法、装置、终端设备和可读存储介质，该方法包括：获取当前图像帧，对当前图像帧进行特征提取以得到特征向量矩阵；根据构建的局部敏感哈希函数计算对应特征向量的签名并构建特征向量矩阵的哈希表集合；对若干历史图像帧进行筛选得到哈希表集合中的签名之间存在预设位偏移量的特征向量作为待匹配特征向量；根据相似度判断待匹配特征向量对应的历史图像帧是否存在回环，输出存在回环的历史图像帧。本申请的方案可提高终端设备的回环实时性，有效解决终端设备在移动过程中产生的轨迹漂移问题等。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种回环检测方法、装置、终端设备和可读存储介质。

背景技术

回环检测，又称闭环检测，例如，对于机器人而言，是指机器人识别曾到达某场景，使得地图闭环的能力。换句话说，就是机器人在左转一下，右转一下进行建图的时候，能够意识到某个地方是自己曾经经过的，然后把此刻生成的地图与刚刚生成的地图做匹配。

传统的视觉SLAM(simultaneous localization and mapping，同步定位与建图)技术在实现回环检测时是通过收集大量的图片，然后采用特征提取方法提取特征点，接着采用一些分类方法，将这些特征点分为不同的类型，建立特征点集合字典。对于机器人采集的新图片，再次提取特征点，然后查询特征点字典。判断该特征点是属于哪一个类型，进而根据两张图片的相似度来检测回环，也称为视觉词袋模型。

然而，由于存在大量的图像，上述的利用图像的像素点提取及字典查询的方式存在耗时长的问题，这使得机器人在移动过程不能实时准确地判断识别自己是否到过这个地方，导致位姿漂移，进而给位姿局部优化造成困扰等等。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的是为了克服现有技术中的不足，提供一种回环检测方法、装置、终端设备和可读存储介质。

本申请的实施例提供一种回环检测方法，包括：

获取当前图像帧，对所述当前图像帧进行特征提取以得到对应的特征向量矩阵；

根据构建的局部敏感哈希函数对所述特征向量矩阵中的每个特征向量进行哈希计算以得到对应特征向量的签名，并以所有特征向量的签名构建所述特征向量矩阵的哈希表集合；

对存储的若干历史图像帧进行筛选得到与所述哈希表集合中的签名之间存在预设位偏移量的特征向量作为待匹配特征向量；

根据所述当前图像帧的特征向量与所述待匹配特征向量的相似度判断对应的历史图像帧是否存在回环，输出存在回环的历史图像帧。

在一种实施例中，在查找出待匹配特征向量之后，该方法还包括：

将查找到的所有待匹配特征向量按照对应历史图像帧的获取顺序依次存储于待匹配集合中；

从所述待匹配集合中选取与所述当前图像帧的帧间隔数大于预设间隔值的各历史图像帧的待匹配特征向量进行相似度计算以判断是否存在回环。

在一种实施例中，利用构建的局部敏感哈希函数计算特征向量的签名时，该方法还包括：

根据“与构造”和“或构造”中的一种或两种方式生成所述局部敏感哈希函数的哈希函数族，所述哈希函数族用于计算特征向量的签名。

在上述实施例中，生成所述哈希函数族时，所述方法包括：

按照先“与构造”后“或构造”的级联方式生成所述局部敏感哈希函数的哈希函数族。

在一种实施例中，基于余弦距离构建所述局部敏感哈希函数。

在一种实施例中，所述对所述当前图像帧进行特征提取以得到对应的特征向量矩阵，包括：

判断所述当前图像帧中是否存在多个相同目标；