[发明专利]基于深度学习的跨视角影像实时匹配地理定位方法及系统在审
| 申请号： | 202111444175.8 | 申请日： | 2021-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN114241464A | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 涂志刚;李松廉;陈雨劲 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V20/62 | 分类号： | G06V20/62;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774;G06V10/75 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 严彦 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的跨视角影像实时匹配地理定位方法及系统，包括利用域对齐算法将空视图像与街景图像初步对齐；构建孪生神经网络，所述孪生神经网络的结构包括两个提取特征图的卷积神经网络分支，后接全局描述向量编码模块，再接距离度量层；在包含街景图像与遥感图像的已有数据集基础上训练孪生神经网络；构建具体应用场景的数据集，并继续在训练所得的孪生神经网络基础上进行微调训练；现场抓拍街景图片，并利用训练好的网络在构建的数据集中检索与之匹配的卫星图像，从而完成街景图片的定位。本发明能适用于各类场景下的跨视角图像地理定位，对实际应用中定位的精度和鲁棒性都有一定程度的提高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 视角 影像 实时 匹配 地理 定位 方法 系统 | ||
【主权项】：
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