[發(fā)明專利]一種融合多視覺特征的閉環(huán)檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010470336.X
• 申請日: 2020-05-28
• 公開（公告）號: CN111652306A
• 公開（公告）日: 2020-09-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張立炎;程君;陳啟宏;周克亮;肖朋
• 申請（專利權(quán)）人: 武漢理工大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 武漢開元知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 42104
• 代理人: 劉琳

1.一種融合多視覺特征的閉環(huán)檢測方法，其特征在于：所述方法包括以下步驟：

步驟1)：對當(dāng)前查詢圖像I_Q進(jìn)行預(yù)處理；

步驟2)：提取圖像的ORB和FREAK全局特征，并對特征加入方向信息；

步驟3)：構(gòu)建基于高斯概率分布的跟蹤模型，完成地圖中候選序列的獲取；

步驟4)：基于WH-KNN算法融合ORB和FREAK全局特征，完成查詢圖像的特征融合以及查詢圖像與候選序列的匹配過程，實現(xiàn)閉環(huán)檢測；

步驟5)：基于步驟4)中閉環(huán)檢測結(jié)果完成地圖候選序列的更新，等待下一次閉環(huán)檢測使用。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種融合多視覺特征的閉環(huán)檢測方法，其特征在于：所述步驟1)中預(yù)處理包括對查詢圖像進(jìn)行灰度化、均衡化、歸一化操作。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種融合多視覺特征的閉環(huán)檢測方法，其特征在于：所述步驟2)中將圖像中心直接作為的特征點位置，且將歸一化的圖像作為特征點的鄰域區(qū)域，提取圖像的ORB與FREAK全局特征，并計算ORB和FREAK描述子的主方向，使其具有旋轉(zhuǎn)不變性。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種融合多視覺特征的閉環(huán)檢測方法，其特征在于：所述步驟3)中候選序列的獲取方法，包括以下步驟：

步驟301)：對X_(i),X_(i-1),X_(i-2)...序列中每相鄰兩序列做差，其差值服從高斯分布，計算公式如下：

P_n＝X_i-n-X_i-n-1～N(μ，σ²)

其中μ和σ²分別為高斯分布的均值和方差，計算公式如下：

其中，P_i為兩相鄰序列號的差值；

步驟302)：通過步驟301)中獲得的均值μ和方差σ²來預(yù)測當(dāng)前查詢圖像在地圖圖像中的位置，且把序列號在[X_i-1+μ-10σ,X_i-1+μ+10σ]區(qū)間的地圖圖像作為當(dāng)前查詢圖像的候選序列。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種融合多視覺特征的閉環(huán)檢測方法，其特征在于：所述步驟4)中分別在ORB全局空間和FREAK全局空間的候選序列中計算與查詢圖像I_Q最相近的M張圖像、N張圖像，然后把M+N張圖像組成新的判決空間，并在判決空間中計算得到查詢圖像候選序列中對應(yīng)的最近鄰圖像，將當(dāng)前查詢圖像與該最近鄰圖像進(jìn)行匹配，實現(xiàn)閉環(huán)檢測。