基于Mask R-CNN的回环检测算法

摘要

本文针对SLAM问题中的回环检测算法进行研究,结合深度学习技术,提出了基于Mask R-CNN的回环检测算法。该算法利用MaskR-CNN检测得到的掩膜表示图像特征,定义了一种基于物体掩膜的计算图像相似度的方法。本文还将该算法与经典的BOW算法进行了融合,提出了2种融合算法的方式。本文在2个开放的数据集NewCollege和CityCentre对提出的算法进行了实验。实验结果表明,融合算法有着比BOW算法更高的性能,而且随着图像中可识别物体数量的增加,性能也会增加。