[发明专利]一种利用泛化特征对几何标识进行识别及定位的方法有效
| 申请号： | 201810955658.6 | 申请日： | 2018-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN109145902B | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 季铮;廖逸凡;林杉 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 | 代理人： | 杨采良 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于摄影测量与计算机视觉技术领域，公开了一种利用泛化特征对几何标识进行识别及定位的方法,利用三维渲染引擎对相应类别的几何图形对象生成训练数据集，通过深度学习网络对该图形进行训练，实现对几何标识在影像中的识别；对识别出的图形目标进行轮廓提取等共性特征处理，再利用降维的ICP算法实现标识离散化状态下的配准，获得其变换参数，从而获得几何标识的精确定位。本发明实现了对几何标识基元在影像中的形变的定量描述，取得了较为满意的定位精度；可以实现对于常用的几何标识，无需定制特定的算法，而是直接通过上述流程，实现对该标识准确的定位，从而简化人工标识的提取与定位流程，形成一种通用的方式。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 泛化 特征 几何 标识 进行 识别 定位 方法 | ||
【主权项】：
1.一种利用泛化特征对几何标识进行识别及定位的方法，其特征在于，所述利用泛化特征对几何标识进行识别及定位的方法包括：利用三维渲染引擎对相应类别的几何图形对象生成训练数据集，通过深度学习网络对几何图形进行训练，同时确定几何标识在影像中的矩形区域范围；对识别出的图形目标进行轮廓提取共性特征处理；再利用降维的ICP算法进行标识点离散化状态下的配准，获得变换参数，同时获得几何标识的精确位置坐标。
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