[发明专利]基于局部感受野的深度学习特征点匹配方法、设备及介质在审
| 申请号： | 202310548656.6 | 申请日： | 2023-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN116664863A | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 郑道勤;齐文博;章齐 | 申请（专利权）人： | 重庆中科摇橹船信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆智慧之源知识产权代理事务所(普通合伙) 50234 | 代理人： | 余洪 |
| 地址： | 401121 重庆市*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于局部感受野的深度学习特征点匹配方法，本发利用深度学习技术构建了一个“轻量级”的神经网络模型，相比于其他特征点量化网络，效率更高，速度更快。相对于传统的算法，在同一匹配策略下，有更高的匹配精度。所以本模型兼顾了精度与速度两个方面，在工业视觉中，有较好的实用性；本发明还利用工业2D匹配的特性，对匹配的仿射变换矩阵进行限制，分别是放缩大小的限制，以及形变的限制，在实际生产中有较好的易用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 局部 感受 深度 学习 特征 匹配 方法 设备 介质 | ||
【主权项】：
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