[发明专利]一种基于深度特征点的表计识别二次定位方法有效
| 申请号： | 202011142705.9 | 申请日： | 2020-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN111967542B | 公开（公告）日： | 2021-01-29 |
| 发明（设计）人： | 黄丽莉;于洪洲;宁仁杰 | 申请（专利权）人： | 江西小马机器人有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 南昌金轩知识产权代理有限公司 36129 | 代理人： | 孙文伟 |
| 地址： | 330200 江西省南昌市南昌*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度特征点的表计识别二次定位方法，属于图像识别技术领域，具体包括以下步骤：从后台数据库拿出表计的模板图片，并通过ROS从云台得到实际拍摄图片；采用backbone网络提取两张图片的高维特征，并进行下采样，将两张图片进行缩放；将缩放之后的两张图片输入至基于SegNet的特征点提取网络中来压缩backbone网络输出的矩阵深度，并进行上采样，将两张图片进行还原，同时也将缩放之后的两张图片输入至基于SegNet的特征点描述子提取网络中来固定backbone网络输出的矩阵深度。该种基于深度特征点的表计识别二次定位方法，运用深度学习方法，提取图像的高维特征点，进而增强了二次定位匹配在光照变换、低纹理场景下的稳定性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 特征 识别 二次 定位 方法 | ||
【主权项】：
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