【摘 要】
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针对视觉SLAM(同步定位与地图创建)中现有的闭环检测方法容易产生假阳性检测的问题,利用YOLOv3目标检测算法获取场景中的语义信息,以DBSCAN(density-based spatial clusterin
【机 构】
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东北大学机器人科学与工程学院; 东北大学信息科学与工程学院;
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC0805005);辽宁省自然科学基金(20180520040);十三五装备预研共用技术和领域基金(41412050202);中央高校基本科研业务费专项资金(N172608005,N182608004);国家自然科学基金(61471110)
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针对视觉SLAM(同步定位与地图创建)中现有的闭环检测方法容易产生假阳性检测的问题,利用YOLOv3目标检测算法获取场景中的语义信息,以DBSCAN(density-based spatial clustering of application with noise)算法修正错误检测和遗漏检测,构建语义节点,对关键帧形成局部语义拓扑图.利用图像特征和目标类别信息进行语义节点匹配,计算不同语义拓扑图中对应边的变换关系,得到关键帧之间的相似度,并根据连续关键帧的相似度变化情况进行闭环的判断.在公开数据集上的实验表明,目标聚类有效地提高了室内场景下的闭环检测准确性.与单纯利用传统视觉特征的算法相比,本文算法能够获得更加准确的闭环检测结果.
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