[发明专利]一种图像匹配深度学习方法及系统在审
| 申请号： | 201811531718.8 | 申请日： | 2018-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN109635824A | 公开（公告）日： | 2019-04-16 |
| 发明（设计）人： | 侯进;黄贤俊 | 申请（专利权）人： | 深源恒际科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京汇信合知识产权代理有限公司 11335 | 代理人： | 孙民兴 |
| 地址： | 100086 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种图像匹配深度学习方法及系统，包括：对拍摄的车辆损伤近景图和中远景图进行特征提取，分别得到第一特征图和第二特征图；基于空间变换网络对第一特征图和第二特征图进行图像变换的相关变换矩阵参数学习与估计，基于变换矩阵参数对第一特征图进行变换，得到空间变换后的第一特征图；基于图像匹配算法对第二特征图和空间变换后的第一特征图进行图像匹配，得到近景图在中远景图中的对应位置。本发明能够将不同尺度、不同视角下的图像对也能较好的匹配定位，可极大改善了近景图和中远景图中尺寸和视角差异对车辆的图像定损的影响，从而提高了整个车辆图像定损的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 特征图 空间变换 图像匹配 近景图 远景图 变换矩阵 图像匹配算法 图像 参数学习 车辆图像 匹配定位 视角差异 特征提取 图像变换 损伤 尺度 视角 拍摄 学习 网络 | ||
【主权项】：
1.一种图像匹配深度学习方法，其特征在于，包括：对拍摄的车辆损伤近景图和中远景图进行特征提取，分别得到第一特征图和第二特征图；基于空间变换网络对所述第一特征图和第二特征图进行图像变换的相关变换矩阵参数学习与估计，基于变换矩阵参数对所述第一特征图进行变换，得到空间变换后的第一特征图；基于图像匹配算法对所述第二特征图和空间变换后的第一特征图进行图像匹配，得到所述近景图在所述中远景图中的对应位置。
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