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申请/专利权人：江苏科技大学
摘要：本发明公开了一种机器人视觉同时定位与建图的闭环检测方法，更优的关键帧选取策略，可以更好的反映环境信息，以应对相机运动过快的问题；采用卷积神经网络代替传统模型提取视觉特征，可以有效降低光照等环境因素的影响；设计了闭环验证策略，有效解决了相似场景的误闭环问题。本发明可以有效提高闭环检测的准确性和稳定性。
主权项：1.一种机器人视觉同时定位与建图的闭环检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：设置初始参数：设置关键帧选取间隔、设置相邻关键帧特征点数量差阈值、闭环判别阈值、图像帧获取次数，其中图像帧获取次数为从零开始的整数；步骤2：获取外部环境的图像序列，逐一获取图像序列中的图像帧，通过执行步骤3-5对当前图像帧进行处理；步骤3：图像帧获取次数自增一次，利用预训练好的卷积神经网络模型提取当前图像帧的视觉特征，形成特征向量；计算当前图像帧的视觉特征数量与关键帧序列中最后一个关键帧的视觉特征数量的差值；步骤4：当所述步骤3中获取的差值大于等于相邻关键帧特征点数量差阈值时，执行步骤5；当所述步骤3中获取的差值小于相邻关键帧特征点数量差阈值时，结束当前图像帧的处理；当所述步骤3中获取的差值小于等于相邻关键帧特征点数量差阈值，且图像帧获取次数大于等于关键帧选取间隔时，执行步骤5；当所述步骤3中获取的差值大于等于相邻关键帧特征点数量差阈值，且图像帧获取次数小于关键帧选取间隔时，结束当前图像帧的处理；步骤5：图像帧获取次数清零，将当前图像帧插入进关键帧序列，逆序遍历关键帧序列，运用当前图像帧的特征向量与当前关键帧的特征向量计算当前图像帧与当前关键帧的相似度；当相似度小于闭环判别阈值时，结束当前图像帧的处理；当相似度大于等于闭环判别阈值时，获取当前图像帧后续两帧分别与当前关键帧的相似度，当获取的两个后续相似度均大于等于闭环判别阈值时，判定发送闭环，结束当前图像帧序列的遍历，完成对当前获取的外部环境图像的闭环检测。
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百度查询： 江苏科技大学 一种机器人视觉同时定位与建图的闭环检测方法及系统
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