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閉環(huán)檢測是同時(shí)定位與建圖（ Simultaneous localization and mapping，SLAM）的重要組成部分，能夠有效減小SLAM系統(tǒng)中的累積誤差，并且如果在定位與建圖過程中跟蹤丟失，還可以利用閉環(huán)檢測進(jìn)行重定位。與傳統(tǒng)的手動(dòng)設(shè)計(jì)的特征（handcrafted feature）相比，從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中學(xué)習(xí)到的圖像特征具有更好的環(huán)境不變性和語義識(shí)別能力。考慮到基于陸標(biāo)（ landmark）的卷積特征能夠克服整個(gè)圖像特征對視點(diǎn)變化敏感的缺陷，文中提岀了一種新的閉環(huán)檢測算法。其首先通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層直接識(shí)別出圖像的感興趣區(qū)域生成陸標(biāo)，然后對圖像中識(shí)別岀的毎個(gè)陸標(biāo)提取卷積特征，生成圖像的最終表示以檢測閉環(huán)。為了驗(yàn)證算法的有效性，在典型的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明所提算法具有優(yōu)異的性能，且即使是在極端的視點(diǎn)和外觀變化的情況下仍然具有高魯棒性。
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