[發明專利]基于ResNeSt-APW的多模塊閉環檢測方法

有效

• 申請號: 202110511040.2
• 申請日: 2021-05-11
• 公開（公告）號: CN113377987B
• 公開（公告）日: 2023-03-28
• 發明（設計）人: 胡章芳;歐俊雄;呂潤哲;陳旭;李天奎
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G06F16/583
• 分類號: G06F16/583;G06F18/22;G06F18/213
• 代理公司: 重慶市恒信知識產權代理有限公司 50102
• 代理人: 李金蓉

1.基于ResNeSt-APW的多模塊閉環檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1，在ResNeSt模型的基礎上，去除ResNeSt模型中的全局平均池化層及其之后的網絡層，在此之后增加一個1×1大小的卷積層；

S2，在所述1×1卷積層之后添加APW對卷積后的特征圖進行下采樣計算，并采用ReLU激活函數對輸出結果進行激活，所述APW對任意大小的特征圖進行計算之后，都生成一個固定大小的特征圖；所述APW的計算公式為：

h_new＝2*p_{APW_h}+h_in

w_new＝2*p_{APW_W}+w_in

其中表示向下取整，/表示向上取整，K表示卷積核的大小，S表示步長，P表示填充數量，APW_h表示APW高度方向，APW_w表示APW寬度方向，n表示經過APW計算后的特征圖的大小，in表示輸入，h表示高，w表示寬，h_new表示填充之后特征圖的高，w_new表示填充之后特征圖的寬；

S3，采用LLE算法對所述S2處理后的輸出特征進行降維，并將該特征展開為一個一維矩陣，進行相似度計算；

S4，在基于超級字典的基礎上將超級字典與歷史幀映射區域分為若干個小模塊，在每個模塊的首尾部分別選取一張圖片；

S5，采用多線程的方式同時計算步驟S4所選取的圖片與當前圖片的相似度。

2.根據權利要求1所述基于ResNeSt-APW的多模塊閉環檢測方法，其特征在于：所述采用ReLU激活函數對輸出結果進行激活為

f(x)＝max(0,x)

其中，x是輸入，f(x)是經過ReLU激活函數之后的輸出。

3.根據權利要求1所述基于ResNeSt-APW的多模塊閉環檢測方法，其特征在于：所述步驟S4中在每個模塊的首尾部分別選取一張圖片，具體包括首先將歷史幀序列分為n個模塊，設置2n個標志位分別用于指向每個模塊的首尾，之后每次選取的圖片則為標志位所指向的圖片。

4.根據權利要求1-3任一項所述基于ResNeSt-APW的多模塊閉環檢測方法，其特征在于：還包括每次選取的下一幀圖片與前一幀圖片的間隔是隨機的。

5.根據權利要求4所述基于ResNeSt-APW的多模塊閉環檢測方法，其特征在于：在所述超級字典中，如果小模塊中的首標志位的相似度大于尾標志位，則首標志位移動到下一幀，尾標志位向小模塊中間移動，移動間距為5以內的隨機值，如果首標志位的相似度等于尾標志位的相似度，小模塊的兩個標記分別向小模塊中間移動一幀，找到超級字典中與當前圖片相似度最大的一幀F。

6.根據權利要求5所述基于ResNeSt-APW的多模塊閉環檢測方法，其特征在于：在所述歷史幀映射區域，判定F是否是需要尋找的幀，如果F的相似度大于其前后兩幀的相似度，則F是檢測到的閉環的一幀；如果后一幀Flag_b的相似度最大時，判斷其后一幀的相似度是否大于此時Flag_b的相似度，如果小于，則此時Flag_b是要尋找的幀，否則Flag_b向后移動一幀，而Flag_a則指向該模塊的最后一幀，通過多模塊隨機法的方式找出相似度最大的一幀；如果前一幀Flag_a的相似度大于Flag_b時，則相反。

7.根據權利要求5所述基于ResNeSt-APW的多模塊閉環檢測方法，其特征在于：所述歷史幀映射區域為F的前后兩幀映射在歷史序列中所包含的區域。