[发明专利]基于图像特征级联的自适应实时闭环检测方法在审
| 申请号： | 201910832571.4 | 申请日： | 2019-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN110533661A | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 肖卓凌;肖敏;陈健睿 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/20 |
| 代理公司： | 51229 成都正华专利代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 陈选中<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图像特征级联的自适应实时闭环检测方法。本发明在不同环境下具有更好的鲁棒性能，采用特征级联后的图像表征更加丰富，闭环的误判率降低了，实时性能有了一定的提升。相较于其他使用卷积神经网络进行闭环检测的系统，本方法级联了不同层次的特征，综合低层次和高层次的图像信息，使得图像表示更加丰富，并在特征级联之前进行了特征降维操作，使得系统的实时性能得到了保证，此外针对相邻帧误判和相似场景的误判，提出了自适应候选范围匹配算法，该算法除了降低误判还提升了鲁棒性能，通过图像‑序列的校准算法来尽可能减小误判率，进一步提高了闭环检测的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 级联 误判 闭环检测 鲁棒性能 误判率 算法 闭环 卷积神经网络 自适应候选 范围匹配 实时闭环 特征降维 图像表示 图像表征 图像特征 图像信息 校准算法 相邻帧 自适应 减小 图像 场景 检测 保证 | ||
【主权项】：
1.一种基于图像特征级联的自适应实时闭环检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、利用预训练好的神经网络提取图像特征，并根据图像特征得到刻画图像的描述子；/nS2、计算当前帧图像的描述子与之前任意一帧图像的描述子的相似矩阵；/nS3、通过自适应候选范围匹配算法和图像-序列校准算法对相似矩阵进行优化；/nS4、通过优化后的相似矩阵和阈值判断运动轨迹是否为闭环，若为闭环则在实际运动轨迹中显示该闭环。/n
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