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基于SIFT与深度学习联合优化的铁塔天线全景图像拼接方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2024100794743
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 | 2024100794743 | 专利名称 | 基于SIFT与深度学习联合优化的铁塔天线全景图像拼接方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06T 3/4038 (2024.01),G06T 3/4046 (2024.01),G06V 10/46 (2022.01),G06N 3/0464 (2023.01),G06N 3/0455 (2023.01),G06V 10/74 (2022.01),G06F 17/16 (2006.01),G06N 3/08 (2 |
| 申请人 | 中国矿业大学 | 申请地址 | 江苏省徐州市大学路1号 |
| 发明人 | 申请日期 | 2024-01-19 | |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-10 07:53:33 |
| 专利摘要 | 一种基于SIFT与深度学习联合优化的铁塔天线全景图像拼接方法，先将相邻两帧图像分别输入进基于几何特征匹配网络、基于SIFT特征匹配网络以及回环检测网络得到图像多模态特征匹配关系；再将特征匹配关系输入进RANSAC的单应性估计器得到多模态单应性变换矩阵以及表示矩阵估计确定性协方差矩阵；再使用基于位姿图的联合优化方式，优化多模态单应性变换矩阵；最后使用优化后的矩阵进行图像拼接得到全景图像。本发明能够将SIFT的不变性以及效率高的优势与深度学习能捕捉更丰富的特征信息的优势结合起来，在保证图像拼接效率的同时，更准确地估算单应性矩阵，提升了整体铁塔天线全景图像拼接的准确性和稳定性。 | ||
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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