[发明专利]一种室内场景下基于改进卷积神经网络的视觉SLAM回环检测方法在审
| 申请号： | 202310442351.7 | 申请日： | 2023-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN116503649A | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 徐晓苏;孟焱迪 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/40;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/74;G06V10/77;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 杜静静 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种室内场景下基于改进卷积神经网络的视觉SLAM回环检测方法，具体如下：S1：改进VGG‑19卷积神经网络模型，添加注意力机制模块使其适用于室内环境下图像特征向量提取，从而获得预处理神经网络；S2：将改进神经网络输出的多维特征向量输入随机森林模型进行训练，输出训练集对应的重构建特征向量；S3：针对测试集图像经S1改进卷积神经网络前向传播、以及S2随机森林投票机制输出获得的重构建特征向量，与训练集重构特征向量集合进行调整余弦相似度距离计算，度量值大于阈值时判定其形成回环，并输出构成的图像特征向量集；本发明克服了采用人工特征点提取图像特征向量时计算量大、实时性差的缺点，采用轻量级机器学习算法提升了特征提取准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 室内 场景 基于 改进 卷积 神经网络 视觉 slam 回环 检测 方法 | ||
【主权项】：
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