本申请实施例提供一种闭环检测方法、装置、电子设备和存储介质。在一种方法中，包括采集输入图像序列；执行闭环检测，得到两闭环帧A和B；计算所述两闭环帧A和B之间的位置偏差百分比，并基于所述百分比判断是否执行闭环优化。通过计算两闭环帧之间的位置偏差百分比，从而判断是否进行闭环优化，能够自动剔除潜在错误闭环，且对应用场景和设备要求很低，节省了人力物力。了人力物力。了人力物力。
【技术实现步骤摘要】
一种闭环检测方法、装置、电子设备和存储介质
[0001]本申请涉及计算机视觉
，尤其涉及一种闭环检测方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着摄像头技术的不断发展，摄像头感知世界的能力越来越强，融合了3D高精地图能力、空间计算能力、强环境理解能力和虚实融合能力的技术越来越多。在增强现实、虚拟现实、导航、移动机器人、无人机、无人驾驶等领域，获得高精度三维重建地图是非常重要的需求。现有技术通常采用对空间或建筑做三维建模的方法来制作3D地图，基于三维建模所制作的3D地图能够保存真实三维空间中物体的形状，位置，角度，特征和语义信息。三维重建中为了提高精度，往往需要采用闭环检测和优化消除累计漂移，以制作高精度地图。
[0003]现有技术的闭环检测方法，通常都依赖视觉，通过图像的特征或语义判断图像之间的相似度，达到判断条件则认为是闭环，如专利CN201710350174.4提出一种基于深度神经网络的视觉SLAM闭环检测方法，专利CN201910411429.2提出一种基于目标检测的视觉SLAM闭环检测方法。然而基于视觉的闭环检测方法在重复场景的纹理下会出现高概率错误，如机场里完全一样布局的左右两个通道，两层完全一样布局的停车场，两个外形一模一样的建筑物，商场里两个一模一样的店铺等等。基于视觉将两个布局一样的场景区分开是一件困难，高风险，高计算量的事。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种闭环检测方法、装置、电子设备和存储介质，实现准确、高效的闭环检测方法，以解决在弱纹理或重复纹理场景中闭环检测误检率较高，导致所构建地图精度不高的技术问题。
[0005]在本专利技术的第一方面，提供了一种闭环检测方法，其特征在于，包括：S1：采集输入图像序列；S2：执行闭环检测，得到两闭环帧A和B；S3：计算所述两闭环帧A和B之间的位置偏差百分比，并基于所述百分比判断是否执行闭环优化。
[0006]进一步优选地，所述两闭环帧A和B为相似度大于或等于第一相似度的两图像帧，且图像帧B在时序上位于图像帧A之后。
[0007]进一步优选地，计算两闭环帧之间的位置偏差百分比，包括：S31：计算两闭环帧A和B之间的位置偏差tab；S32：计算从帧A到帧B之间每一帧图像的累计路径总长度Tab；S33：所述位置偏差百分比设置为tab与Tab之间的百分比tab/Tab。
[0008]进一步优选地，计算两闭环帧A和B之间的位置偏差tab，包括：S311：获取图像A的当前位置Ta；S312：获取图像B的当前位置Tb；S313：计算图像A和图像B之间的位置偏差tab＝abs(Ta
‑
Tb)。
[0009]进一步优选地，计算从帧A到帧B之间每一帧图像的累计路径总长度Tab，包括：S321：获取图像A与图像B之间的每一帧图像C1...Cn，得到按时序排列的图像集合{A，
C1，...，Cn，B}，其中n为图像A与图像B之间的图像总帧数；S322：计算所述图像集合{A，C1，...，Cn，B}中每相邻两帧之间的位置偏差；S323：将所述每相邻两帧之间的位置偏差进行累加，得到所述累计路径总长度Tab。
[0010]进一步优选地，基于所述百分比判断是否执行闭环优化，包括：计算两闭环帧之间的位置偏差百分比，当所述百分比小于阈值th时，则判断闭环检测正确，并执行闭环优化；否则，则判断闭环检测错误，不执行闭环优化。
[0011]在本专利技术的第二方面，提供了一种闭环检测装置，包括：图像采集模块，用于采集输入图像序列；闭环检测模块，用于执行闭环检测，得到两闭环帧A和B；闭环判断模块，用于计算所述两闭环帧A和B之间的位置偏差百分比，并基于所述百分比判断是否执行闭环优化。
[0012]进一步优选地，两闭环帧A和B为相似度大于或等于第一相似度的两图像帧，且图像帧B在时序上位于图像帧A之后。
[0013]进一步优选地，闭环判断模块包括：位置偏差计算模块：用于计算两闭环帧A和B之间的位置偏差tab；累计路径计算模块：用于计算从帧A到帧B之间每一帧图像的累计路径总长度Tab；百分比计算模块：用于将所述位置偏差百分比设置为tab与Tab之间的百分比tab/Tab。
[0014]进一步优选地，位置偏差计算模块包括：当前位置获取子模块：用于分别获取图像A和图像B的当前位置Ta和Tb；位置偏差计算子模块：用于计算图像A和图像B之间的位置偏差tab＝abs(Ta
‑
Tb)。
[0015]进一步优选地，累计路径计算模块，包括：图像序列获取子模块：用于获取图像A与图像B之间的每一帧图像C1...Cn，得到按时序排列的图像集合{A，C1，...，Cn，B}，其中n为图像A与图像B之间的图像总帧数；相邻帧偏差计算子模块：用于计算所述图像集合{A，C1，...，Cn，B}中每相邻两帧之间的位置偏差；累计路径计算子模块：用于将所述每相邻两帧之间的位置偏差进行累加，得到所述累计路径总长度Tab。
[0016]进一步优选地，闭环判断模块进一步包括：计算两闭环帧之间的位置偏差百分比，当所述百分比小于阈值th时，则判断闭环检测正确，并执行闭环优化；否则，则判断闭环检测错误，不执行闭环优化。
[0017]在本专利技术的第三方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；以及存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现根据第一方面所述的方法。
[0018]在本专利技术的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述程序由处理器加载并执行以实现根据第一方面所述的方法。
[0019]上述闭环检测方法，通过计算两闭环帧之间的位置偏差百分比，从而判断是否进行闭环优化，能够自动剔除潜在错误闭环，且对应用场景和设备要求很低，节省了人力物力。能够在弱纹理或重复纹理的场景下，降低错误闭环检测率，保证构建的地图精度。
附图说明
[0020]图1为本申请提供的一种闭环检测方法的流程图；
[0021]图2为本申请提供的一种计算两闭环帧之间的位置偏差百分比的流程图；
[0022]图3为本申请提供的一种计算两闭环帧之间的位置偏差的流程图；
[0023]图4为本申请实施例提供的一种计算两闭环帧之间的累计路径总长度的流程图；
[0024]图5为本申请实施例提供的一种闭环检测场景的示意图。
[0025]图6为本申请实施例提供的一种闭环检测装置的结构示意图；
[0026]图7为本申请实施例提供的一种闭环判断模块的具体结构示意图；
[0027]图8为本申请实施例提供的一种位置偏差计算模块的具体结构示意图。
[0028]图9为本申请实施例提供的一种累计路径计算模块的具体结构示意图。
[0029]图10为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0030]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种闭环检测方法，其特征在于，包括：S1：采集输入图像序列；S2：执行闭环检测，得到两闭环帧A和B；S3：计算所述两闭环帧A和B之间的位置偏差百分比，并基于所述百分比判断是否执行闭环优化。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S2中所述两闭环帧A和B为相似度大于或等于第一相似度的两图像帧，且图像帧B在时序上位于图像帧A之后。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3中计算两闭环帧之间的位置偏差百分比，包括：S31：计算两闭环帧A和B之间的位置偏差tab；S32：计算从帧A到帧B之间每一帧图像的累计路径总长度Tab；S33：所述位置偏差百分比设置为tab与Tab之间的百分比tab/Tab。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述S31中，计算两闭环帧A和B之间的位置偏差tab，包括：S311：获取图像A的当前位置Ta；S312：获取图像B的当前位置Tb；S313：计算图像A和图像B之间的位置偏差tab＝abs(Ta
‑
Tb)。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述S32中，计算从帧A到帧B之间每一帧图像的累计路径总长度Tab，包括：S321：获取图像A与图像B之间的每一帧图像C1...Cn，得到按时序排列的图像集合{A，C1，...，Cn，B}，其中n为图像A与图像B之间的图像总帧数；S322：计算所述图像集合{A，C1，...，Cn，B}中每相邻两帧之间的位置偏差；S323：将所述每相邻两帧之间的位置偏差进行累加，得到所述累计路径总长度Tab。6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述S3中，基于所述百分比判断是否执行闭环优化，包括：计算两闭环帧之间的位置偏差百分比，当所述百分比小于阈值th时，则判断闭环检测正确，并执行闭环优化。7.一种闭环检测装置，其特征在于，包括：图像采集模块，用于采集输入图像序列；闭环检测模块，用于执行闭环检测，得到两闭环帧A和B；闭环判断模块，用于计算所述两闭环帧A和B之间的位置偏差百分比，并基于所述百分比判断是否执行闭环优化。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：顾升宇，曾灿灿，张小军，
申请(专利权)人：视辰信息科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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