BP神经网络在SLAM特征匹配中的应用

• 作者: 何世政 姚潘涛 穆莉莉 郭枫 陈凯
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: BP神经网络 图像压缩 特征匹配
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 大地测量学与导航
• 页码范围: 27-32
• 页数: 6页
• 分类号: P228
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2020.10.005

摘要

针对移动机器人进行SLAM特征点提取时,因底层机器人搭载的硬件性能低、带宽窄,使用特征点提取算法对图像进行处理时要花费大量时间这一问题,该文提出一种新的方法.首先利用BP神经网络对图像进行压缩,然后进行特征提取,最后再通过RANSAC算法剔除误匹配.通过实验,在使用不同的压缩参数进行图像压缩重建后,再使用SIFT、SURF、ORB、AKAZE和BRISK 5种算法,在旋转、比例变化、模糊、视角变换、光照和JPEG压缩等情况下,均有良好的匹配效果,压缩后图像大小大大减小,并保证了图像的质量,与原处理方法相比,匹配的准确度和匹配时间均优于原方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	穆莉莉		27	54	4.0	7.0
2	陈凯		27	54	5.0	6.0
3	姚潘涛		4	0	0.0	0.0
4	郭枫		4	2	1.0	1.0
5	何世政		2	0	0.0	0.0