基于卷积神经网络和序列匹配的在变化环境中让机器人进行视觉地点识别的实现方法
基本信息
| 申请号 | CN201910544572.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110427953A | 公开（公告）日 | 2019-11-08 |
| 申请公布号 | CN110427953A | 申请公布日 | 2019-11-08 |
| 分类号 | G06K9/46（2006.01）I; G06K9/62（2006.01）I; G06N3/04（2006.01）I; G06F16/583（2019.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王勇; 薛韬略; 刘金鑫; 常祥锋; 李雯雯 | 申请（专利权）人 | 中国移动通信有限公司 |
| 代理机构 | 长沙市融智专利事务所（普通合伙） | 代理人 | 欧阳迪奇 |
| 地址 | 410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于卷积神经网络和序列匹配的在变化环境中让机器人进行视觉地点识别的实现方法，通过在图片的卷积特征图上估计图片之间的非重叠区域的特征，然后移除该特征再计算图片之间的相似度距离，相对于现有的基于卷积神经网络的方法，本发明具有实时的性能且对机器人视角变化的抗干扰能力更强。相对于现有的基于序列匹配技术的方法，该发明中提出的匹配序列检测算子能更加充分的利用图片序列的信息，是机器人能在具有极端的环境变化下具有更高的地点识别准确率和召回率。 |
