公开(公告)号：CN110472585A

公开(公告)日：2019-11-19

申请号：CN201910760296.X

申请日：2019-08-16

Applicant: 中南大学

Inventor： 芦佳振 ,  胡茂青 ,  韩松来 ,  董晶 ,  罗世彬

IPC: G06K9/00 ,  G01C25/00

Abstract: 本发明提供一种基于惯导姿态轨迹信息辅助的VI-SLAM闭环检测方法，通过惯导提供移动对象的姿态，解算每帧图像相对于前一帧图像的旋转角度，基于旋转角度获取关键帧；然后基于惯导轨迹，在关键帧的基础上进行粒子滤波，获得条件较为宽松的候选闭环帧；创建词袋模型，利用视觉词典树对候选闭环帧和当前帧进行特征量化；最后使用改进的金字塔TF-IDF得分匹配方法对当前帧数据和候选闭环帧进行逐帧匹配，进而提取闭环。应用本发明的方法，效果是：与传统的词袋模型方法相比，既能有效提高正确率，又能提高计算效率。

公开(公告)号：CN110472585B

公开(公告)日：2020-08-04

申请号：CN201910760296.X

申请日：2019-08-16

Applicant: 中南大学

Inventor： 芦佳振 ,  胡茂青 ,  韩松来 ,  董晶 ,  罗世彬

IPC: G06K9/00 ,  G01C25/00

Abstract: 本发明提供一种基于惯导姿态轨迹信息辅助的VI‑SLAM闭环检测方法，通过惯导提供移动对象的姿态，解算每帧图像相对于前一帧图像的旋转角度，基于旋转角度获取关键帧；然后基于惯导轨迹，在关键帧的基础上进行粒子滤波，获得条件较为宽松的候选闭环帧；创建词袋模型，利用视觉词典树对候选闭环帧和当前帧进行特征量化；最后使用改进的金字塔TF‑IDF得分匹配方法对当前帧数据和候选闭环帧进行逐帧匹配，进而提取闭环。应用本发明的方法，效果是：与传统的词袋模型方法相比，既能有效提高正确率，又能提高计算效率。