融合Gist特征与卷积自编码的闭环检测算法

摘要：

闭环检测算法可消除视觉同时定位与建图(VSLAM)系统的累计误差,并对构建全局一致性地图有重要作用.针对现有传统闭环检测算法在视角与场景外观变化下准确率与稳健性降低,及部分基于深度学习方法特征提取与闭环识别实时性不佳的问题,设计了一种融合Gist特征与卷积自编码的闭环检测算法,将Gist特征作为卷积自编码网络重构目标,可增强模型在外观变化下的场景特征表达能力;同时通过透视变换构造视角变化训练图像对,以提升模型在视角变化下闭环检测的准确率与稳健性.所设计的模型较精简,可实现实时关键帧特征提取与闭环检测.在Gardens Point与Nordland数据集的实验结果表明,相较于传统视觉词袋模型(BoVW)、Gist算法及现有部分深度学习方法,本文算法可以达到更高的准确率和稳健性.

关键词：机器视觉、同时定位与建图、闭环检测、卷积自编码、深度学习

所属期刊栏目：56

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：微系统技术国防科技重点实验室项目CXJJ-17S072

在线出版日期：2019-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：190-198