【摘 要】
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传统的视觉SLAM闭环检测算法大多采用手工设计的图像特征,适用于室内静态场景但在复杂场景下的准确性不高。为此,在卷积自编码器网络模型基础之上设计了一种新颖的闭环检测算法。首先针对场景中可能会出现的动态物体干扰,使用重训练的YOLOv4目标检测算法对原始图像进行动态物体去除。此外,利用定向梯度直方图(HOG)提供的几何信息和照明不变性,迫使编码器重建HOG描述符而不是原始图像。最终将训练完成的网络用
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61773225,61803214)。
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传统的视觉SLAM闭环检测算法大多采用手工设计的图像特征,适用于室内静态场景但在复杂场景下的准确性不高。为此,在卷积自编码器网络模型基础之上设计了一种新颖的闭环检测算法。首先针对场景中可能会出现的动态物体干扰,使用重训练的YOLOv4目标检测算法对原始图像进行动态物体去除。此外,利用定向梯度直方图(HOG)提供的几何信息和照明不变性,迫使编码器重建HOG描述符而不是原始图像。最终将训练完成的网络用于输入图像的特征提取,可以使算法适应场景外观的极端变化。
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