公开(公告)号：CN110555881A

公开(公告)日：2019-12-10

申请号：CN201910807010.9

申请日：2019-08-29

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 纪元法 ,  李永春 ,  孙希延 ,  严素清 ,  付文涛 ,  赵松克 ,  符强 ,  王守华

IPC: G06T7/73 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的视觉SLAM测试方法，构建卷积神经网络部分模型，进行网络卷积训练；构建自编码器网络模型，进行自编码器网络的训练；组合训练后的卷积神经网络和自编码网络，形成特征提取与降维网络模型，采用池化与卷积神经网络结合的方法对高维的特征向量进行降维处理；采用夹角余弦函数衡量特征的相似性，对训练得到的向量设定阈值结合两幅场景图像的相似度来判断闭环形成时间；输出闭环检测准确率和召回率曲线和检测到的闭环,作为后续SLAM建图优化使用。达到降低外部环境对闭环检测的影响，提高闭环检测的目的。

公开(公告)号：CN111833393A

公开(公告)日：2020-10-27

申请号：CN202010637588.7

申请日：2020-07-05

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 纪元法 ,  李永春 ,  孙希延 ,  严素清 ,  付文涛 ,  赵松克 ,  符强 ,  王守华 ,  郭宁

IPC: G06T7/55 ,  G06T7/11 ,  G06T7/181 ,  G06T7/187

Abstract: 本发明公开了一种基于边缘信息的双目立体匹配方法，首先通过高斯颜色模型对利用高斯采样获取左图像和右图像进行颜色转换，并引入梯度信息，采用邻域中值做阈值代替窗口的中心像素，并利用汉明距离统计所述Census变换值中对应位不相同的数量，得到匹配代价量；其次将获取的图像转换为无向图后，利用加权函数进行梯度运算，并构造最小生成树，同时结合跨尺度代价聚合法进行代价聚合得到视差值；接着利用胜者为王策略，根据得到的视差值生成视差图；最后利用超像素分割算法对像素点进行区域划分，并结合加权中值滤波对所述视差图进行优化处理，可获得较高精度的视差信息，特别是在遮挡区域和边缘信息不连续区域获得较精确的视差图。