激光与光电子学进展, 2019, 56 (18): 181501, 网络出版: 2019-09-09 复制并引用该论文  本文已被引 3 次  被引通知

图 & 表

图 1. 视角变化训练图像对

Fig. 1. Training pairs with viewpoint change

下载图片 查看原文

图 2. 融合Gist特征的深度卷积自编码模型结构

Fig. 2. Training pipeline of convolutional autoencoder fused with Gist feature

下载图片 查看原文

图 3. 闭环检测流程示意图

Fig. 3. The flowchart of loop closure detection

下载图片 查看原文

图 4. Gardens Point 和 Nordland测试数据集的部分图像。(a)白天_左侧;(b)白天_右侧;(c)夜晚_右侧;(d)春季序列;(e)冬季序列

Fig. 4. Some pictures from Gardens Point and Nordland test datasets. (a) Day_left; (b) day_right; (c) night_right; (d) spring sequence; (e) winter sequence

下载图片 查看原文

图 5. Gardens Point与Nordland测试数据集闭环检测准确率-召回率曲线。(a) Gardens Point白天_左侧与白天_右侧;(b) Gardens Point白天_左侧与夜晚_右侧;(c) Nordland春季序列与冬季序列

Fig. 5. Precision-recall curves for Gardens Point and Nordland datasets. (a) Gardens Point: day_left versus day_right; (b) Gardens Point: day_left versus night_right; (c) Nordland: spring versus winter

下载图片 查看原文

表 1算法特征提取与闭环查询时间

Table1. Time to extracting features and querying the database on Gardens Point dataset

Method Extract features time /ms Query time /μs Complexity /106 Ours(GPU) 0.81 5.88 217.15 CALC(GPU) 0.64 5.13 186.14 Places-CNN(GPU) 2.31 42.98 479.45 BoVW(CPU) 20.27 17.00 - Gist(CPU) 41.43 5.10 -

查看原文

邱晨力, 黄东振, 刘华巍, 袁晓兵, 李宝清. 融合Gist特征与卷积自编码的闭环检测算法[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(18): 181501. Chenli Qiu, Dongzhen Huang, Huawei Liu, Xiaobing Yuan, Baoqing Li. Loop Closure Detection Algorithm Based on Convolutional Autoencoder Fused with Gist Feature[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(18): 181501.