[发明专利]一种基于伪孪生网络与深度特征的目标识别匹配定位方法在审
| 申请号： | 202310560741.4 | 申请日： | 2023-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN116596993A | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 杨小冈;范继伟;卢瑞涛;陈璐;李清格;朱正杰;夏克寒;王思宇 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军火箭军工程大学 |
| 主分类号： | G06T7/70 | 分类号： | G06T7/70;G06V10/40;G06V10/25;G06V10/26;G06V10/82;G06V10/764;G06V10/766;G06N3/0464;G06N3/08;G06V20/17 |
| 代理公司： | 西安鑫诺汇恩专利代理事务所(普通合伙) 61302 | 代理人： | 何湘玲 |
| 地址： | 710025 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于伪孪生网络与深度特征的目标识别匹配定位方法，具体包括以下步骤：基于伪孪生网络模型进行目标识别与图像匹配定位一体化设计，获取目标图像并基于SSD算法对目标进行识别，基于深度特征匹配方法进行目标匹配定位，基于网格运动统计模型优化匹配结果。本发明采用伪孪生网络结构，通过目标识别算法选取参考图与实时图的适配区，利用深度特征与GMS算法相结合的匹配策略，完成目标识别与匹配定位任务。本发明与其他的匹配算法相比，鲁棒性更强、匹配精度更高，在保证实时性的前提下，提高了网络的泛化能力，实现了目标识别与匹配定位算法的一体化设计，减少了运算量，在光照、尺度和成像角度发生较大变化时，表现更加优异。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 孪生 网络 深度 特征 目标 识别 匹配 定位 方法 | ||
【主权项】：
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