[发明专利]基于多通道卷积神经网络的光学图像与雷达图像匹配方法有效
| 申请号： | 201710590173.7 | 申请日： | 2017-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN107480701B | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 张绍明;熊璐;吴睿泽;阳群益 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 赵志远 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多通道卷积神经网络的光学图像与雷达图像匹配方法，包括以下步骤：1)采用一个深度卷积神经网络对光学图像进行特征提取，获取光学图像的32×32×32维图像特征数据；2)采用另一个深度卷积神经网络对SAR图像进行特征提取，获取SAR图像的32×32×32维图像特征数据；3)对SAR图像和光学图像提取出的图像特征数据进行级联形成联合特征；4)根据联合特征构建匹配网络，并进行全连接匹配分类并输出匹配结果。与现有技术相比，本发明具有特征级联、匹配稳定等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 通道 卷积 神经网络 光学 图像 雷达 匹配 方法 | ||
【主权项】：
一种基于多通道卷积神经网络的光学图像与雷达图像匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：1)采用一个深度卷积神经网络对光学图像进行特征提取，获取光学图像的32×32×32维图像特征数据；2)采用另一个深度卷积神经网络对SAR图像进行特征提取，获取SAR图像的32×32×32维图像特征数据；3)对SAR图像和光学图像提取出的图像特征数据进行级联形成联合特征；4)根据联合特征构建匹配网络，并进行全连接匹配分类并输出匹配结果。
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