[发明专利]一种基于FCN和BP神经网络的视觉特征点提取与匹配优化方法在审
| 申请号： | 202210443753.4 | 申请日： | 2022-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN114723964A | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 徐晓苏;钟敏;姚逸卿 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 叶倩 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于FCN和BP神经网络的视觉特征点提取与匹配优化方法，包括步骤S1：构造和训练FCN神经网络，对图像帧中的动态物体进行语义分割和像素剔除；步骤S2：对图像灰度共生矩阵进行分析，结合ORB特征提取算法中的对比度阈值来构造BP神经网络的训练集数据，以拟合特征点数量、图像灰度共生矩阵及图像对比度与对比度阈值之间的非线性关系，实现对图像特征点数量与分布的控制；步骤S3：利用特征位姿偏移稳定性来对特征点匹配结果进行优化，控制匹配特征点在图像中的像素位置范围；步骤S4：将训练好的FCN和BP神经网络移植到算法框架中，加速特征点提取和匹配过程，减少特征提取过程中不必要的特征点提取与描述子计算，实现ORB‑SLAM算法计算效率的提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 fcn bp 神经网络 视觉 特征 提取 匹配 优化 方法 | ||
【主权项】：
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