[发明专利]一种基于稀疏特征匹配点对的相机相对定向深度学习方法在审
| 申请号： | 202210179144.2 | 申请日： | 2022-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN114627317A | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 彭智勇;吴磊 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/74 | 分类号： | G06V10/74;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/40;G06K9/62;G06N3/04;G06T7/73 |
| 代理公司： | 桂林文必达专利代理事务所(特殊普通合伙) 45134 | 代理人： | 张学平 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种基于稀疏特征匹配点对的相机相对定向深度学习方法，首先通过匹配点对分类网络将匹配点对分为内点和外点，然后以所有的内点为相机相对位姿参数解算网络的输入，将输入的每对匹配点坐标看作图节点，将输入的所有匹配点对当作图结构数据，使用自注意力机制在图结构上提取匹配点对全局影像关系特征，并通过残差网络进一步提炼影像关系特征，以匹配点对为输入通过自注意力机制在图结构上的全局影像关系特征学习，解决了现有深度学习方法基于像素语义特征来进行相对定向的处理数据量大、模型结构复杂问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 稀疏 特征 匹配 相机 相对 定向 深度 学习方法 | ||
【主权项】：
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