咨询电话:13280638997
传真:0533-3110363
邮箱:kefu@shizifang.com
摘 要:本发明适用于图像配准技术领域,提供了一种基于图形基元的双模深度学习描述子构造方法,该方法别通过标注样本学习补丁图像的属性类别,利用图形基元学习补丁图像的几何特征,将属性类别与几何特征融合进而得到局部补丁图像的特征向量,也即:基于图形基元的描述子。通过描述子向量的相似完成补丁之间的配准,实现了基于机器学习描述子的分类刻画,本发明提出的基于图形基元的双模深度学习描述子构造方法,针对经典图像配准方法CPU计算量较大的弊端,探索GPU(图像处理器)计算的描述子分类方法。主要建立描述子训练集,构建多模卷积网络,在GPU上训练类别与几何模式,实现局部补丁图像的分类配准。解决描述子的分类描述方法,以及GPU上的实现问题。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811317282.2 | 专利名称: | 一种基于图形基元的双模深度学习描述子构造方法 |
申请日: | 2018-11-07 | 申请/专利权人 | 安徽师范大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 安徽省芜湖市弋江区花津南路安徽师范大学 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/46搜分类 描述子搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 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) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
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 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2021/08/27 | 授权 | |
2019/03/26 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/46 专利申请号: 201811317282.2 申请日: 2018.11.07 |
2019/03/01 | 公开 |