[发明专利]光学卫星影像特征匹配深度学习训练样本集自动构建方法有效
| 申请号： | 202010789212.8 | 申请日： | 2020-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN111950433B | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 薛武;王鹏;夏鲁瑞;钟灵毓;倪蕾;张旭;李森 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/44;G06V10/75 |
| 代理公司： | 中国兵器工业集团公司专利中心 11011 | 代理人： | 刘瑞东 |
| 地址： | 101416*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于遥感信息处理技术领域，提供光学卫星影像特征匹配深度学习训练样本集自动构建方法，对卫星成像过程进行全链路模拟，利用参考影像、数字高程模型得到模拟影像和对应的内外方位元素；利用基于灰度或者基于特征的方法在参考影像和模拟影像上进行特征提取，得到若干特征点；设置一个合理的搜索范围，然后验证其是否为同名点；逐一计算参考影像上的特征点，完成正样本集的构建；随机在参考影像和模拟影像上选取一定数量的特征点，构成负样本集的构建。本发明实现了无需手动标注的光学卫星影像特征匹配深度学习训练样本集自动构建方法，大大提高了样本集构建的效率、可靠性，降低了成本和专业门槛。 | ||
| 搜索关键词： | 光学 卫星 影像 特征 匹配 深度 学习 训练 样本 自动 构建 方法 | ||
【主权项】：
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