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本发明公开了基于特征提取与降维神经网络的视觉SLAM闭环检测方法，本发明采用卷积神经网络模型，通过在大量数据集上进行训练，从而使网络具有特征学习的能力。这样将图片之间的相似度比较转换成特征向量之间的相似度对比。为了进一步提高检测的速度，在卷积神经网络的最后加上一层自编码器网络，用来对提取的图像特征进行降维。卷积神经网络具有平移不变性，尺度不变性等多种特性，可以有效克服传统人工特征对环境变化敏感的缺点，并且具有更快的特征提取速度。该方法可解决传统视觉SLAM闭环检测方法存在的特征提取时间短，受环境变化和光照变化影响大的缺点，可以有效提高闭环检测的准确率和召回率，对于构建全局一致的环境地图具有重要作用。
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