[发明专利]基于多智能强化学习的自然图像的几何配准方法及模型在审
| 申请号： | 202210910738.6 | 申请日： | 2022-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN115482262A | 公开（公告）日： | 2022-12-16 |
| 发明（设计）人： | 董翔宇;樊培培;刘之奎;朱涛;李腾;宋健;蒋欣峰;葛健;刘锋;柯艳国;罗沙;谢佳;王子磊;张俊杰;黄道均;马欢;石玮佳;方晶晶;索浩银;方波;张晗 | 申请（专利权）人： | 国网安徽省电力有限公司超高压分公司;国网安徽省电力有限公司;中国科学技术大学先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京润平知识产权代理有限公司 11283 | 代理人： | 刘兵 |
| 地址： | 230061 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于多智能强化学习的自然图像的几何配准方法及模型，属于图像识别技术领域。所述几何配准方法包括：获取源图像和配准图像；对所述源图像和配准图像分别执行结构信息提取操作以得到对应的第一特征和第二特征；根据所述第一特征和第二特征执行注意力相关图计算操作以得到注意相关图；根据所述注意力相关图分别执行多次策略网络计算操作以得到对应的多个第一向量；根据所述第一向量和所述注意相关图执行值融合网络计算操作以得到配准参数。该几何配准方法及模型能够准确完成图像配准操作。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 智能 强化 学习 自然 图像 几何 方法 模型 | ||
【主权项】：
暂无信息
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