[发明专利]一种基于图像特征降维的无人车单目视觉定位方法在审

专利信息
申请号: 201710333483.0 申请日: 2017-05-12
公开(公告)号: CN107221007A 公开(公告)日: 2017-09-29
发明(设计)人: 陈启军;张会;刘明;王香伟;杜孝国 申请(专利权)人: 同济大学
主分类号: G06T7/73 分类号: G06T7/73;G01C11/00;G01C11/04;G06T3/00
代理公司: 上海科盛知识产权代理有限公司31225 代理人: 宣慧兰
地址: 200092 *** 国省代码: 上海;31
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摘要: 发明涉及一种基于图像特征降维的无人车单目视觉定位方法,包括以下步骤1)通过深度卷积神经网络DCNN对所有的输入图像进行全局特征描述,并且提取第三卷积层作为图像特征向量2)采用主成分分析算法,采用多次训练和测试,将所有的图像特征向量进行降维,得到降维后的图像特征向量和可重复使用的降维模型.与现有技术相比,本发明具有传感器成本低且适用范围广、鲁棒性强、运算速度更快、误定位概率降低等优点。
搜索关键词: 一种 基于 图像 特征 无人 目视 定位 方法
【主权项】:
一种基于图像特征降维的无人车单目视觉定位方法,其特征在于,包括以下步骤:1)通过深度卷积神经网络DCNN对所有的输入图像进行全局特征描述,并且提取第三卷积层作为图像特征向量;2)采用主成分分析算法将所有的图像特征向量进行降维,得到降维后的图像特征向量以及可重复使用的降维矩阵;3)根据降维后的图像特征向量生成匹配矩阵,并消除匹配矩阵中的干扰,根据匹配矩阵获取相匹配的地图图像和需要定位的图像进行定位。
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