计算机应用

作者：冯光升, 张晓雪, 王慧强, 李冰洋, 袁泉, 陈诗军, 陈大伟

单位：1. 哈尔滨工程大学 计算机与科学技术学院, 哈尔滨 150001;2. 中兴通讯股份有限公司, 广东 深圳 518055

关键词：室内地图,地图更新方法,分层式更新,卷积神经网络,增量式更新,版本式更新

基金：国家科技重大专项（2016ZX03001023-005）；中央高校基本科研业务费专项（HEUCF100601）；中兴产学研合作项目（2016ZTE01-03-06）；中兴通讯产学研合作论坛项目（2018ZTE）。

针对现有的地图更新方法，在室内地图环境下的效果并不理想的问题，提出了一种分层式的室内地图更新方法。首先以室内物体的活动性为参数，然后进行层次的划分来减少更新数据的数量，最后利用卷积神经网络（CNN）对室内数据进行归属层次的判定。实验结果表明，与版本式更新方法相比，所提算法的更新时间降低了27个百分点；与增量式更新方法相比，其更新时间在更新项大于100后逐渐降低。与增量式更新方法相比更新包大小降低了6.2个百分点，且在数据项小于200之前其更新包一直小于版本式更新方法。所提方法可以显著提高室内地图的更新效率。

来源：2019年第1期

《计算机应用》期刊编辑部

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