基于深度学习的场景识别系统

作者：张正阳

来源：电子制作, 2019, (02): 48-50.

DOI：10.16589/j.cnki.cn11-3571/tn.2019.02.019

• 机器人
• 深度学习
• 场景识别
• SLAM

近年来,随着人工智能的发展,机器人对于场景识别的要求也在提高,传统的场景识别基于视觉词袋,而视觉词袋确有着内存大,对于光照等环境变化不够鲁棒等缺点,例如同一场景在不同季节下的不同影像无法识别。传统场景识别方法的要害在于对场景图象特征的提取,然而这个方法却需要浪费大量的时间和精力,效率极低,并且也存在着一些缺点和不足,对光照等环境变化不够鲁棒。针对这一问题,研究者将深度学习SLAM场景识别应用于此,在回环检测的部分使用基于深度学习的场景识别,摒弃BOW的方式。它能够自动检测到图像内部的特征数据,不仅减少机器人的工作量,同时也提高工作效率和提高场景识别的准确性。