[发明专利]一种基于孪生卷积神经网络的特征匹配定位方法、系统在审
| 申请号： | 202210155271.9 | 申请日： | 2022-02-21 |
| 公开（公告）号： | CN114596454A | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | 王博;黄柳;宋志洪 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/74 | 分类号： | G06V10/74;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01C21/16 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 郭德忠 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于孪生卷积神经网络的特征匹配定位方法、系统，采用格拉姆角场方法将一维特征序列编码为二维图像，相比一维信息具备更丰富的特征，以二维图像作为孪生卷积神经网络模型的输入，提取二维图像中丰富的特征信息，提高识别相似特征的准确性。相比传统方法仅比较一维特征序列的数值相似性，避免了当一维特征序列包含的特征数量较少时，识别相似性的精度下降、匹配定位误差较大的问题。在孪生卷积神经网络模型结构中，选择ReLU作为激活函数，能够增加非线性，避免训练过程中出现梯度爆炸或消失的问题。损失函数选择用于二分类的二值交叉熵，能够在训练过程中使损失函数的输出快速收敛到0附近，减少训练模型所需要的迭代次数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 孪生 卷积 神经网络 特征 匹配 定位 方法 系统 | ||
【主权项】：
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