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一种基于轻量化深度卷积网络的光学和SAR图像匹配方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2024101678970
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2024101678970 | 专利名称 | 一种基于轻量化深度卷积网络的光学和SAR图像匹配方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06V 10/75 (2022.01),G06V 10/80 (2022.01),G06V 10/42 (2022.01),G06V 10/44 (2022.01),G06V 20/13 (2022.01),G06N 3/0464 (2023.01),G06N 3/0495 (2023.01),G06N 3/084 (2 |
| 申请人 | 东华理工大学南昌校区 | 申请地址 | 江西省南昌市经济技术开发区广兰大道418号 |
| 发明人 | 申请日期 | 2024-02-06 | |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-10 07:36:00 |
| 专利摘要 | 本发明涉及一种基于轻量化深度卷积网络的光学和SAR图像匹配方法，对预处理的光学和SAR图像进行特征点检测；构建深度描述符提取模型，深度描述符提取模型包括深度倒残差全卷积神经网络和密集特征纯化模块，深度倒残差全卷积神经网络内嵌多个倒残差结构；利用数据集对深度描述符提取模型进行训练，并使用训练完成的深度描述符提取模型从图像中获取深度描述符；然后对深度描述符进行特征匹配，采用去粗取精策略剔除误匹配，去粗取精的误匹配剔除策略包括自适应阈值约束和双RANSAC算法。本发明能够结合局部信息和全局语义信息，减少关键特征损失，提取的深度描述符对非线性辐射差异具有较强的鲁棒性，提高了正确匹配点的数量和准确率。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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