[发明专利]基于深度学习的组合图像特征精确匹配方法有效
| 申请号： | 201910981182.8 | 申请日： | 2019-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN110766728B | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 付润喆;冷雪飞;刘瑞 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06V10/75 | 分类号： | G06V10/75;G06V10/82;G06V10/74;G06V10/44;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 秦秋星 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的组合图像特征精确匹配方法，利用所识别目标，计算目标中心点位置，根据目标数量进行局部ORB算子匹配，或者构造Delaunay三角剖分网络，计算特征三角形进行目标点匹配，能有效提高图像匹配算法的鲁棒性和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 组合 图像 特征 精确 匹配 方法 | ||
【主权项】：
1.基于深度学习的组合图像特征精确匹配算法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1：将两幅待匹配图像分别进行基于CenterNet神经网络的目标提取，并对提取目标进行非极大值抑制，合并重叠面积大的目标；/n步骤2：如果两幅待匹配图像之一的目标数量小于等于5，则对两幅待匹配图像进行局部ORB算子匹配，否则构造Delaunay三角剖分网络，计算特征三角形进行目标点匹配。/n
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