为提高视觉同时定位与建图(SLAM)回环检测的准确率和召回率,提出一种基于改进线带描述符(LBD)和数据依赖度量的点线特征视觉SLAM回环检测算法。首先,针对现有LBD二进制转换操作只在各个条带之间比较大小而忽略条带内部属性,从而导致匹配正确率低的问题,增加了条带描述子内部对比操作。然后,考虑到视觉单词词频分布信息对相似性的影响,采用基于数据依赖的方法进行图像相似度计算。最后,在公开数据集上对不同算法进行验证,结果表明,所提算法能够在100%准确率的情况下,获得更高的召回率。

构建已知纯净物光谱数据库,计算待识别混合物光谱与数据库中各纯净物光谱的相似度,是利用拉曼光谱技术进行混合物成分分析的常用策略。受测量仪器性能及待测混合物所含成分相互干扰的影响,待识别混合物中所含物质成分的光谱与数据库中对应的纯净物光谱相比会有不同程度的失真,从而给基于纯净物光谱数据库的组分鉴别带来极大困难。针对这一问题,提出了一种使用已知混合物光谱数据来改善混合物成分识别精度的方法。首先利用纯净物拉曼光谱谱峰的位移和半峰全宽信息,将已知混合物的光谱谱峰与其所含有的具体物质对应;然后基于谱峰拉曼位移、半峰全宽和谱峰强度分别构建纯净物、已知混合物和待识别混合物的特征参数,并利用模糊隶属度函数计算待识别混合物光谱与纯净物光谱、已知混合物所含物质光谱的相似度;最终根据光谱相似度确定待识别混合物中含有的疑似组分。基于204种纯净物和8种已知混合物光谱数据库,对81种混合物进行了识别,结果表明:所提方法可降低由光谱失真导致的相似度计算误差,提高识别准确率;相比于纯净物数据库搜索策略,本文方法的识别精度由76.34%提高到了92.83%。