[发明专利]一种融合语义信息的无监督学习场景特征快速提取方法有效
申请号: | 202010030801.8 | 申请日: | 2020-01-13 |
公开(公告)号: | CN111242027B | 公开(公告)日: | 2023-04-14 |
发明(设计)人: | 贾克斌;王婷娴;孙中华 | 申请(专利权)人: | 北京工业大学 |
主分类号: | G06V10/46 | 分类号: | G06V10/46;G06V20/40;G06V20/70;G06V10/80;G06V10/26;G06V10/762 |
代理公司: | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人: | 沈波 |
地址: | 100124 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种融合语义信息的无监督学习场景特征快速提取方法,属于图像处理技术领域。主要解决的技术问题是场景识别问题中的图像特征描述问题。针对图像中不稳定信息对场景匹配效果产生严重干扰的问题以及二值化特征描述符对剧烈环境变化鲁棒性差的问题,本发明通过加权模型融合策略获得的语义分割模型提取到精确的场景语义特征指导包含特异性信息关键区域的检测,基于该区域分别采用基于像素点位置线索的筛选策略和无监督学习算法,提取到辨别能力强的二值化特征描述符,能够在降低计算复杂度的同时提升场景匹配精度。 | ||
搜索关键词: | 一种 融合 语义 信息 监督 学习 场景 特征 快速 提取 方法 | ||
【主权项】:
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