[发明专利]基于卷积神经网络多层特征融合的机器人闭环检测方法有效
| 申请号： | 202010597702.8 | 申请日： | 2020-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN111753752B | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 胡章芳;冯淳一;罗元;刘家瑜;陈一鑫;李越豪 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 | 代理人： | 陈栋梁 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： |
本发明请求保护一种基于卷积神经网络多层特征融合的机器人闭环检测方法，该方法包括步骤：S1，利用卷积神经网络作为特征提取器，将环境图像输入预训练的网络提取不同层特征；S2，建立浅层几何特征与深层语义特征融合模块，将不同层特征进行加权融合；S3，当前图像与历史关键图像的融合特征进行L |
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| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 多层 特征 融合 机器人 闭环 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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