[发明专利]基于深度学习的图像检测定位加速方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的图像检测定位加速方法。本发明通过在每一帧图像的特征提取的过程之前1)添加一个二分类器，判断当前摄像头所拍摄内容中是否存在设定的目标点，2)如果存在则继续通过一个multi‑class classifier确定当前图像是第几个目标点相关，3)进行相关的PnP算法。该设计不仅加速操作过程，更可以将目标点的类型扩展到多维，而不需人工判断是哪一个三维位置中的坐标点。

主权项

1.一种基于深度学习的图像检测定位加速方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、控制飞行器在事先选定的路线上反复飞行，通过其前下摄像头对固定的n个目标点采集不同角度和光照下的图像；步骤二、利用卷积神经网络判断当前摄像头所得图像中是否存在目标点；步骤三、利用卷积神经网络对存在目标点的图像进行判断，得出此图像中存在的是哪一个目标点；步骤四、提取包含目标点的图像中的SIFT特征；步骤五、利用提取的SIFT特征和相关的目标点图像进行PnP计算，通过平移和旋转以得到当前摄像头即飞行器的位置。