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基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究
【摘 要】
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视觉SLAM作为机器人移动和导航的关键技术之一,该技术有着非常广阔的应用前景。而在摄像机视角、光照、气候、地貌等条件的大幅度变化或者存在快速移动物体的复杂场景下,视觉SLAM还存在精确性、鲁棒性和实时性较低问题,闭环检测作为解决SLAM位姿漂移的重要环节,本文针对闭环检测的应用特性,提出改进Darknet53网络损失函数,构造一个新的方法。最后为了进一步提升本方法的实时性,将该方法与二值化-自编码
【出 处】
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天津理工大学
【发表日期】
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2021年01期
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