[发明专利]一种基于融合局部特征的卷积神经网络遥感目标匹配方法在审
| 申请号： | 202210923569.X | 申请日： | 2022-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN115205649A | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 张超;吴爽;殷冠羿 | 申请（专利权）人： | 山东交通学院;山东师范大学 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/82;G06V10/764;G06V10/26;G06V10/74;G06V10/44;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉红观专利代理事务所(普通合伙) 42247 | 代理人： | 曾国辉 |
| 地址： | 250000*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于融合局部特征的卷积神经网络遥感目标匹配方法，与基于整体图像的CNN特征相比，在区域级别提取的CNN特征在识别部分匹配图像之间的小的类似区域时具有更高的鲁棒性和灵活性，通过潜在的匹配区域对生成步骤，可以准确地匹配图像之间的匹配区域对，这使得从这些区域提取的CNN特征对于部分重复图像匹配更具鲁棒性，这是因为基于粗分区中的区域建议模型高效地匹配图像之间的局部特征，以选择少量排名靠前的候选图像，这可以大大缩小部分重复图像目标检测范围；由于充分利用了SIFT特征的良好鲁棒性和CNN特征的高分辨能力，本方案可以实现较为精确的匹配。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 融合 局部 特征 卷积 神经网络 遥感 目标 匹配 方法 | ||
【主权项】：
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