针对闭环检测在图像特征表示方面存在信息丢失的问题，提出一种基于Vision Transformer (ViT)与卷积神经网络进行多模型融合的特征提取算法。首先，将输入图像进行特征提取，然后将高维的图像特征向量进行核主成分分析(KPCA)降维，构建成新的图像特征表示；同时，提出了一种新的范围匹配算法，通过相应的范围框架去限制并选择范围进行特征匹配。实验结果表明：所提算法相比于其他的算法，有着更高的准确率和匹配速率，达到了更好的鲁棒性与实时性的要求，证明了该算法在闭环检测上的有效性。
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