计算机工程

作者：蒋雪源, 陈青梅, 黄初华

单位：贵州大学 计算机科学与技术学院, 贵阳 550025

关键词：视觉定位,分层特征网络,动态遍历,预聚类,位姿估计

基金：贵州省自然科学基金（黔科合基础［2019］1088）；贵州大学引进人才科研项目（贵大人基合字（2017）31号，贵大人基合字（2015）52号）；贵州省教育厅创新群体重大研究项目（黔教合KY字［2018］026）。

采用分层特征网络估计查询图像的相机位姿，会出现检索失败和检索速度慢的问题。对分层特征网络进行分析，提出采用动态遍历与预聚类的视觉定位方法。依据场景地图进行图像预聚类，利用图像全局描述符获得候选帧集合并动态遍历查询图像，利用图像局部特征描述符进行特征点匹配，通过PnP算法估计查询图像的相机位姿，由此构建基于MobileNetV3的分层特征网络，以准确提取全局描述符与局部特征点。在典型数据集上与AS、CSL、DenseVLAD、NetVLAD等主流视觉定位方法的对比结果表明，该方法能够改善光照与季节变化场景下对候选帧的检索效率，提升位姿估计精度和候选帧检索速度。

来源：2021年第9期

《计算机工程》期刊编辑部

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