[发明专利]一种基于端到端学习的线特征描述系统有效
| 申请号： | 201911242520.2 | 申请日： | 2019-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN111027616B | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 刘玉洁;霍占强;刘红敏;张一帆 | 申请（专利权）人： | 中科南京人工智能创新研究院;河南理工大学;中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06V10/75 | 分类号： | G06V10/75;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京泰普专利代理事务所(普通合伙) 32360 | 代理人： | 窦贤宇 |
| 地址： | 211100 江苏省南京市创*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于端到端学习的线特征描述系统，包括图像输入模块、神经网络处理模块和直线子获取模块；所述图像输入模块在获取图像信息后建立图像数据集，分别获取图像中的直线、正确匹配直线对、直线的支撑区域和神经网络的输入图像块；所述神经网络处理模块对输入的图像块进行预处理并完成神经网络的构建；所述直线子获取模块获得输入直线的描述子。本发明实现了简单快速地得到具有鲁棒性与可区分性的直线描述子的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 端到端 学习 特征 描述 系统 | ||
【主权项】：
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