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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明公开了一种基于孪生网络特征与几何验证的回环检测方法，属于计算机视觉图像技术领域，解决了传统方法在光照和视点变化下准确率较低的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1、获取输入的RGB‑D图像；步骤2、获取多维特征信息；步骤3、提取图像全局特征；步骤4、计算图像间的相似度得分，根据相似度得分得到回环候图像；步骤5、采用几何一致性检验对两幅图像的描述符进行匹配；步骤6、采用随机采样一致性算法消除误匹配；步骤7、采用时间一致性检验进一步进行误匹配的剔除。本发明的有益效果为：本发明的孪生网络特征具有光照不变性，几何验证又能获得图像间的几何拓扑信息，提高了回环检测的精确率和召回率。
主权项：1.一种基于孪生网络特征与几何验证的回环检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、获取机器人摄像机采集的RGB-D图像；步骤2、根据所述RGB-D图像获得如下多维特征信息；将RGB图像转化为灰度图，获取图像的强度特征；根据深度图获取图像的深度特征；基于灰度图像计算边缘特征，获得图像的边缘特征信息；步骤3、根据所述多维特征信息通过孪生网络提取图像全局特征；步骤4、计算当前输入图像全局特征与所有已输入的图像全局特征之间的欧式距离，并定义成对帧的相似度得分，将相似度得分大于阈值的图像作为回环候选图像；步骤5、采用几何验证的方法判断当前图像及其对应的回环候选图像是否构成真正的回环，首先对输入图像与得到的回环候选图像分别提取ORB关键点和局部差分二进制描述符，然后对两幅图像的描述符进行匹配；步骤6、采用随机采样一致性算法求解基本矩阵以剔除误匹配，如果基本矩阵计算成功，则选择内点数最多的作为回环候选；步骤7、进行时间一致性检验，若当前输入图像之后的连续三帧图像均满足步骤6的阈值条件，则认为当前输入图像与回环候选图像构成回环。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种基于孪生网络特征与几何验证的回环检测方法
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