摘要
本发明涉及计算机技术领域,公开了一种水下视觉闭环检测方法、装置、设备及介质,通过卷积神经网络对获取的关键帧图像的全局特征信息和局部特征信息进行同时提取,并基于当前关键帧的全局特征信息,对当前关键帧与其他关键帧间的全局相似性及时间关联性进行量化,以构建闭环数据库;同时基于当前关键帧的全局特征信息和帧间相邻性特点,从闭环数据库中搜索闭环候选帧,并根据当前关键帧的局部特征信息和闭环候选帧的局部特征信息对闭环候选帧进行验证,并在验证通过时,将闭环候选帧作为当前关键帧的目标闭环帧;通过图像相似性、时间关联性和帧间相邻性对闭环检测过程进行约束,提高了水下视觉闭环精度和召回率。
技术关键词
关键帧
视觉闭环检测方法
局部特征信息
卷积神经网络模型
队列
图像
闭环检测装置
时序
可读存储介质
一致性算法
搜索模块
计算机
处理器
序列
存储器
注意力
编码器
电子设备
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智能评估方法
卷积神经网络模型
权重模型
Softmax函数
加速模型训练
多源异构数据
卷积神经网络模型
可视化方法
阿尔茨海默症
学习器