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      一種基于非監(jiān)督深度學習的閉環(huán)檢測算法

      2021-05-10 | pdf | 2.33 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　閉環(huán)檢測是同時定位與建圖（ Simultaneous localization and mapping，SLAM）的重要組成部分，能夠有效減小SLAM系統中的累積誤差，并且如果在定位與建圖過程中跟蹤丟失，還可以利用閉環(huán)檢測進行重定位。與傳統的手動設計的特征（handcrafted feature）相比，從神經網絡中學習到的圖像特征具有更好的環(huán)境不變性和語義識別能力?？紤]到基于陸標（ landmark）的卷積特征能夠克服整個圖像特征對視點變化敏感的缺陷，文中提岀了一種新的閉環(huán)檢測算法。其首先通過卷積神經網絡的卷積層直接識別出圖像的感興趣區(qū)域生成陸標，然后對圖像中識別岀的毎個陸標提取卷積特征，生成圖像的最終表示以檢測閉環(huán)。為了驗證算法的有效性，在典型的數據集上進行了對比實驗，結果表明所提算法具有優(yōu)異的性能，且即使是在極端的視點和外觀變化的情況下仍然具有高魯棒性。

      數據 算法 深度學習
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