[发明专利]基于多环路视图卷积神经网络的立体视觉检索方法与系统有效
| 申请号： | 201910071879.1 | 申请日： | 2019-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN109857895B | 公开（公告）日： | 2020-10-13 |
| 发明（设计）人： | 高跃;蒋建文;赵曦滨 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06F16/583 | 分类号： | G06F16/583;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京律谱知识产权代理事务所(普通合伙) 11457 | 代理人： | 黄云铎 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了基于多环路视图卷积神经网络的立体视觉检索方法与系统，其中，该方法包括：步骤1，获取视觉对象在所处空间内至少两个相交平面上的环路视图，其中，环路视图包括至少三张对象视图；步骤2，根据视图卷积神经网络和长短时记忆网络模型，对环路视图进行特征提取，得到环路视图对应的环路描述子；步骤3，采用拼接算法，对环路描述子进行拼接处理，得到全局特征标识，记作检索特征；步骤4，根据样本空间中的样本与检索特征之间的欧氏距离的排序，依次输出样本。通过本申请中的技术方案，实现了从不同平面获取立体视觉对象的视图，提高了视图中立体视觉对象之间的可区分性，优化了对立体视图对象的检索性能和检索过程中的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 环路 视图 卷积 神经网络 立体 视觉 检索 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.基于多环路视图卷积神经网络的立体视觉检索方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，获取视觉对象在所处空间内至少两个相交平面上的环路视图，其中，所述环路视图包括至少三张对象视图；步骤2，根据视图卷积神经网络和长短时记忆网络模型，对所述环路视图进行特征提取，得到所述环路视图对应的环路描述子；步骤3，采用拼接算法，对所述环路描述子进行拼接处理，得到全局特征标识，记作检索特征；步骤4，根据样本空间中的样本与所述检索特征之间的欧氏距离的排序，依次输出所述样本。
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