基于深度学习的场景识别系统

• 作者: 张正阳
• 来源期刊: 电子制作
• 关键词: 机器人 深度学习 场景识别 SLAM
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 软件开发
• 页码范围: 48-50
• 页数: 3页
• 字数: 3189字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-5059.2019.02.019

摘要

近年来,随着人工智能的发展,机器人对于场景识别的要求也在提高,传统的场景识别基于视觉词袋,而视觉词袋确有着内存大,对于光照等环境变化不够鲁棒等缺点,例如同一场景在不同季节下的不同影像无法识别.传统场景识别方法的要害在于对场景图象特征的提取,然而这个方法却需要浪费大量的时间和精力,效率极低,并且也存在着一些缺点和不足,对光照等环境变化不够鲁棒.针对这一问题,研究者将深度学习SLAM场景识别应用于此,在回环检测的部分使用基于深度学习的场景识别,摒弃BOW的方式.它能够自动检测到图像内部的特征数据,不仅减少机器人的工作量,同时也提高工作效率和提高场景识别的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张正阳		1	0	0.0	0.0