本文選題：即時(shí)定位與地圖構(gòu)建 + 閉環(huán)檢測(cè)��； 參考：《天津大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)與工程技術(shù)版)》2017年12期

【摘要】：動(dòng)態(tài)環(huán)境與視覺(jué)混淆嚴(yán)重影響視覺(jué)閉環(huán)檢測(cè)性能.基于貪心策略,提出了一種在線(xiàn)構(gòu)建視覺(jué)詞典的閉環(huán)檢測(cè)算法.算法優(yōu)先處理Surf描述與已有單詞Surf描述歐式距離最大的特征點(diǎn),改進(jìn)特征點(diǎn)與單詞Surf描述最近鄰的約束條件,生成了表征性能強(qiáng)、量化誤差小的視覺(jué)詞典,算法具備實(shí)時(shí)性,并在動(dòng)態(tài)環(huán)境圖像集與視覺(jué)混淆多發(fā)生的圖像集上,在確保100%,準(zhǔn)確率的條件下,最大召回率分別提升了5%,與4%,.
[Abstract]:Visual close-loop detection performance is seriously affected by dynamic environment and visual confusion. Based on greedy strategy, a closed loop detection algorithm for online visual dictionary construction is proposed. The algorithm preferentially deals with the feature points with the largest Euclidean distance between the Surf description and the existing word Surf, improves the constraint conditions between the feature points and the word Surf to describe the nearest neighbor, and generates a visual dictionary with strong representation performance and small quantization error. On the image set where dynamic environment image set and visual confusion occur frequently, the maximum recall rate is increased by 5% and 4% respectively under the condition of ensuring 100% and accurate rate.
【作者單位】： 廈門(mén)大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61274133)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2079991