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摘要
针对传统移动机器人视觉位置识别容易受环境影响、效率低等问题，文章提出了基于卷积神经网络（CNN）的机器人视觉地点识别技术。结合CNN的网络结构设计图像描述提取方法，旨在提升提取图像特征鲁棒性；通过构建公开数据集离线训练视觉词袋模型，提升图像匹配过程的搜索速度；通过对两幅图像相似度的分析，获得视觉地点识别的匹配结果。研究结果证明，基于CNN的机器人视觉地点识别在场景外观变化下地点识别鲁棒性、准确性均较传统方法好。
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单位宁夏大学新华学院
