基于贪心策略的视觉SLAM闭环检测算法

发布时间：2018-06-29 00:18

  本文选题：即时定位与地图构建 + 闭环检测　； 参考：《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》2017年12期

【摘要】：动态环境与视觉混淆严重影响视觉闭环检测性能.基于贪心策略,提出了一种在线构建视觉词典的闭环检测算法.算法优先处理Surf描述与已有单词Surf描述欧式距离最大的特征点,改进特征点与单词Surf描述最近邻的约束条件,生成了表征性能强、量化误差小的视觉词典,算法具备实时性,并在动态环境图像集与视觉混淆多发生的图像集上,在确保100%,准确率的条件下,最大召回率分别提升了5%,与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.
【作者单位】： 厦门大学信息科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61274133)~~
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2079991