[发明专利]一种道路场景匹配方法及装置有效
| 申请号： | 201910979645.7 | 申请日： | 2019-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN110766061B | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 周智颖;熊迹;何云;李汉玢;何豪杰;罗跃军 | 申请（专利权）人： | 武汉中海庭数据技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/74;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉蓝宝石专利代理事务所(特殊普通合伙) 42242 | 代理人： | 王振宇 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种道路场景匹配方法及装置。方法包括：将道路场景图片输入至目标检测模块，获取目标检测模块输出的道路场景图片对应的目标检测结果；基于delaunay三角剖分算法，根据目标检测结果，生成道路场景图片对应的邻接关系图；将任意两张道路场景图片对应的邻接关系图输入至图匹配模块，获取图匹配模块输出的两张道路场景图片间的相似度；若相似度大于预设阈值，则分别将两张道路场景图片中相对应的目标进行特征匹配，得到匹配结果。本发明实施例提供的方法及装置，提高了场景匹配精度，速度上远远超过传统的场景匹配方法，不需要手动设定选取参数广泛适应道路场景，并同时解决了深度神经网络的关联性问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 道路 场景 匹配 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种道路场景匹配方法，其特征在于，包括：/n将道路场景图片输入至目标检测模块，获取所述目标检测模块输出的所述道路场景图片对应的目标检测结果；其中，所述目标检测模块包括CNN目标检测网络和GNN分类器，所述目标检测结果包括每个目标的种类、所属类别和边界框；/n基于delaunay三角剖分算法，根据所述目标检测结果，生成所述道路场景图片对应的邻接关系图；/n将任意两张道路场景图片对应的邻接关系图输入至图匹配模块，获取所述图匹配模块输出的所述两张道路场景图片间的相似度；其中，所述图匹配模块包括GNN无向图匹配网络；/n若所述相似度大于预设阈值，则分别将所述两张道路场景图片中相对应的目标进行特征匹配，得到匹配结果。/n
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