[发明专利]一种基于卷积神经网络的回环检测方法有效
| 申请号： | 202010120637.X | 申请日： | 2020-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN111275702B | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 程向红;高源东 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 许小莉 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的回环检测方法，首先利用开源框架Tensorflow训练的Inception V3网络，对待检测的图片进行卷积处理和池化处理并提取神经网络输出的描述子向量；其次，利用主成分分析算法对高维的描述子向量进行降维处理，并利用欧氏距离计算描述子向量的相似度；最后设定描述子向量的相似度阈值，并绘制出准确率‑召回率曲线以验证回环检测算法性能。基于卷积神经网络的回环检测方法，克服了基于人工特征的回环检测方法准确率低、计算量大、实时性差的缺陷等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 回环 检测 方法 | ||
【主权项】：
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