摘要
本申请是关于一种适用于边缘部署的类注意力跨域景象匹配方法,属于图像处理技术领域。包括:构建跨域景象匹配模型,包括相连接的特征提取网络和回归约束网络;利用公开图像数据集对特征提取网络进行预训练,得到特征提取网络的预训练权重;获取多个跨域图像,并进行数据增强处理,得到跨域景象数据集;利用跨域景象数据集对跨域景象匹配模型进行训练和验证,得到最终输出结果;根据最终输出结果,进行图像匹配算法推理,得到实时景象图和卫星影像图的跨域景象匹配结果。本申请能够提高无人机在应对全天候景象匹配时的稳定性,尤其提高了无人机在应对红外光和可见光之间进行跨域景象匹配时的鲁棒性,降低了边缘端部署难度,提升了实时解算速度。
技术关键词
景象匹配方法
特征提取网络
图像匹配算法
注意力
融合特征
像素点
分支
表达式
影像
数据
图像处理技术
无人机
模块
随机噪声
空洞
尺寸
红外光
系统为您推荐了相关专利信息
深度学习模型训练
检测分类方法
图像
检测出缺陷
电子束
交互动作
交互方法
多模态特征融合
多模态传感器
增量更新
病理图像分割方法
缩略图
定位感兴趣
合并算法
两阶段