基于YOLOv4和HOG的闭环检测算法

• 作者: 葛群峰 高兴波 史旭华
• 来源期刊: 无线通信技术
• 关键词: 闭环检测 卷积自编码 YOLOv4目标检测算法
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 页码范围: 56-62
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8329.2021.02.012

摘要

传统的视觉SLAM闭环检测算法大多采用手工设计的图像特征,适用于室内静态场景但在复杂场景下的准确性不高.为此,在卷积自编码器网络模型基础之上设计了一种新颖的闭环检测算法.首先针对场景中可能会出现的动态物体干扰,使用重训练的YOLOv4目标检测算法对原始图像进行动态物体去除.此外,利用定向梯度直方图(HOG)提供的几何信息和照明不变性,迫使编码器重建HOG描述符而不是原始图像.最终将训练完成的网络用于输入图像的特征提取,可以使算法适应场景外观的极端变化.