基于卷积神经网络的回环检测算法

作     者：李晓 马社祥 李啸 LI Xiao;MA Shexiang;LI Xiao

作者机构：天津理工大学电气电子工程学院天津300384 天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384 

基　　金：国家自然科学基金项目(61601326) 国家自然科学基金项目(61371108) 

出 版 物：《现代电子技术》 (Modern Electronics Technique)

年 卷 期：2022年第45卷第1期

页      码：72-76页

摘      要：回环检测是视觉SLAM中的一个重要模块,成功检测出回环能够有效减少环境地图生成过程中的累积误差。针对传统方法主要利用人工设计特征,具有对光照变化非常敏感等问题,将深度学习算法运用于回环检测中,提出一种基于卷积神经网络的回环检测算法。利用预训练的卷积神经网络模型VGG16提取图像卷积特征,选取网络末端的池化层作为图像的全局特征表示,并通过感知哈希算法判断特征相似性,验证回环。从准确性和运算时间上在New college数据集上评估该算法的性能。实验结果表明,相对于传统算法,提出的算法有着更高的准确度和速率,准确度提高了27.9%,而特征提取时间减少了68.8%。证明了深度卷积神经网络对回环检测的有效性,能够更好地消除视觉SLAM系统的累积误差,同时具有更高的实时性。

主 题 词：回环检测 卷积神经网络 同时定位与建图 位姿漂移 深度学习 感知哈希 特征提取 相似度 

学科分类：080902[080902] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 080202[080202] 0804[工学-材料学] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.16652/j.issn.1004-373x.2022.01.014

馆 藏 号：203107147...