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J-GLOBAL ID：202202243027139772   整理番号：22A1123034

畳込みニューラルネットワークに基づくループ検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Loop closure detection algorithm based on convolutional neural network

著者 (3件)： Li Xiao (天津理工大学 電气電子工程学院,天津 300384) ,  Ma Shexiang (天津理工大学 電气電子工程学院,天津 300384) ,  Li Xiao (天津理工大学 計算机科学与工程学院,天津 300384)
資料名： Xiandai Dianzi Jishu  (Xiandai Dianzi Jishu)
巻： 45  号： 1  ページ： 72-76  発行年： 2022年 
JST資料番号： C4364A  ISSN： 1004-373X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ループ検出は,視覚SLAMの重要なモジュールであり,環境マップ生成の累積誤差を効果的に減らすことができる。伝統的方法では,人工的設計特徴を利用し,照明変化に非常に敏感な問題があり,ループ検出に深さ学習アルゴリズムを適用し,畳込みニューラルネットワークに基づくループ検出アルゴリズムを提案した。事前訓練した畳込みニューラルネットワークモデルVGG16を用いて画像畳込み特徴を抽出し、ネットワーク末端のプール化層を画像のグローバル特徴として表現し、知覚ハッシングアルゴリズムにより特徴の類似性を判断し、ループリングを検証した。精度と計算時間からNewcollegeデータセット上でこのアルゴリズムの性能を評価した。実験結果は,従来のアルゴリズムと比較して,提案したアルゴリズムがより高い精度と速度を持ち,精度が27.9%増加し,特徴抽出時間が68.8%減少することを示した。ループ検出における深さ畳込みニューラルネットワークの有効性を証明して,視覚SLAMシステムの累積誤差をより良く除去して,より高いリアルタイム性を達成することができた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  検出 ,  視覚 ,  *畳込み ,  *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  画像 ,  類似性 ,  有効性 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 環境地図 ,  照明変化 ,  *検出アルゴリズム ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  ループ ,  検出アルゴリズム