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摘 要:本发明涉及计算机视觉技术领域,具体涉及一种基于全局和局部特征联合约束的跨模态地点识别方法。本发明包括以下步骤:步骤1、分别输入1张彩色图像和红外图像到GLFC‑Net网络模型中;步骤2、利用ResNet50网络和局部分支模块,将步骤1中输入的两种模态的图像生成富含全局性和局部性的共享特征;步骤3、从富含全局性的共享特征中提取对应的全局特征;步骤4、从富含局部性的共享特征中提取对应的局部特征;步骤5、对步骤3获得的全局特征与步骤4获得的局部特征进行全局级别和局部级别联合约束;步骤6、若达到指定的训练轮数,则结束;否则继续完成训练,返回步骤1。本发明增加了对光照不足、视角变化问题的鲁棒性,从而提高了地点识别的准确率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202310393382.8 | 专利名称: | 一种基于全局和局部特征联合约束的跨模态地点识别方法 |
申请日: | 2023-04-13 | 申请/专利权人 | 南通大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南通市崇川区永福路79号1幢南通大学技术转移研究院 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V20/00搜分类 计算机视觉搜索 |
公开/公告日: | 2025-01-03 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN116580287B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |