基于深度学习的回环检测算法通过训练深度神经网络来提取场景中的深度特征,实现更准确的场景匹配。其基本原理包括特征提取、特征匹配和回环判断等步骤。 1.特征提取:利用深度神经网络从场景图像中提取深度特征。这些特征对光照、视角等变化具有较好的鲁棒性,有助于提高匹配精度。 2.特征匹配:将提取的深度特征进行匹配,实现...
《基于深度学习的室内动态场景视觉SLAM回环检测算法研究》一、引言随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展,室内动态场景下的视觉SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)技术已成为研究热点。回环检测作为视觉SLAM系统中的关键环节,其准确性直接影响到系统的定位精度和地图构建的完整性。本文旨在研究基于深度学习的室内动态场景...
深度学习技术可以用于图像识别、自然语言处理、语音识别等方面。本文将重点讨论基于深度学习的视觉回环检测算法。 一、什么是视觉回环检测? 视觉回环检测是指利用图像中的信息,检测出一个机器人是否走过同一地点,从而避免机器人在同一地点重复执行任务。 二、传统的视觉回环检测算法存在的问题 传统的视觉回环检测算法主要...
深度学习下的视觉SLAM回环检测及其算法 下载积分:1500 内容提示: 1 引 言随着科学技术发展,机器人越来越受到关注。机器人给人们的生产生活带来便利,比如餐厅机器人、扫地机器人等。同步定位与地图构建(SLAM)在机器人的使用中发挥着重要的作用。现代计算性能不断提升,传感器越来越多样化和精密化。SLAM 系统的传感器大多...
基于深度学习的SLAM视觉里程计与回环检测研究 现今主要的视觉SLAM回环检测方法是基于人工标记特征点算法进行图像间匹配,在复杂环境下会出现准确率急速下降的问题.针对此问题,结合卷积神经网络和局部敏感哈希算法,... 控制学与工程 被引量: 0发表: 2024年 基于深度学习的视觉SLAM回环检测方法 本发明提供了一种基于深度...